面试题：缓存设计之高级难度：批量提交优化策略及场景

Question

在持久化缓存批量提交优化方面，有哪些常见的策略？请举例说明不同策略分别适用于什么样的后端开发业务场景，同时分析可能带来的风险和挑战。

Answer 1

常见策略

1. 批量操作：将多个缓存操作合并为一次批量操作。例如在 Redis 中，使用 MSET 替代多次 SET 操作。
2. 异步提交：将缓存持久化操作放入异步队列，由专门的线程或进程处理。如使用 Java 的 CompletableFuture 或消息队列（如 Kafka）来异步处理缓存持久化。
3. 缓存合并：在内存中先对缓存数据进行合并，减少实际持久化的次数。例如，在写入数据库前，将多次对同一记录的更新操作合并为一次。

适用场景

1. 批量操作：适用于需要对多个缓存项进行类似操作，且操作频率较高的场景。比如电商系统中批量更新商品库存缓存。这种场景下，批量操作可以减少网络开销，提高效率。
2. 异步提交：适用于对实时性要求不高，且可能产生大量缓存持久化操作的业务。例如日志记录，系统将日志信息先缓存，然后异步写入持久化存储，不会影响主线程性能。
3. 缓存合并：适用于对数据一致性要求不是极高，且存在大量对同一数据的频繁更新场景。例如社交媒体平台上用户动态的更新，先在缓存中合并多次更新，再批量持久化。

风险和挑战

1. 批量操作：
   • 数据一致性风险：如果批量操作中有部分失败，可能导致部分数据更新成功，部分失败，破坏数据一致性。例如在批量更新商品库存时，部分商品库存更新成功，部分失败。
   • 资源占用风险：批量操作可能占用较多的网络带宽和服务器资源，如果批量操作的数据量过大，可能导致网络拥堵或服务器性能下降。
2. 异步提交：
   • 数据丢失风险：如果异步处理过程中出现系统故障（如消息队列崩溃），可能导致缓存数据丢失。例如日志异步写入时，消息队列故障可能丢失部分日志。
   • 延迟问题：由于是异步处理，可能存在一定的延迟，对于一些对数据实时性要求高的业务不适用。如实时交易数据的持久化。
3. 缓存合并：
   • 一致性延迟风险：由于先在缓存合并，再持久化，数据从缓存到持久化存储存在延迟，可能导致在这段时间内读取到的数据不一致。例如社交媒体平台上，用户刚更新的动态，短时间内其他用户看不到最新内容。
   • 缓存管理复杂性：需要更复杂的缓存管理机制，以确保合并操作的正确性和及时性。如需要合理设置合并的时间间隔和触发条件等。