面试题答案
一键面试1. 根据不同数据类型选择压缩算法
- 结构化数据：通常具有固定格式，如数据库中的表格数据。对于此类数据，可选用高效的通用压缩算法，例如Snappy。Snappy压缩速度快，解压速度也极快，在保持较低CPU开销的情况下能达到不错的压缩比，非常适合读多写少场景，且面对写操作集中爆发时也能快速处理。
- 半结构化数据：像JSON或XML格式数据，它们有一定结构但相对灵活。可以采用Zlib算法，Zlib在压缩比和速度上有较好平衡，对于这类数据结构能有效压缩，同时在读写操作时也不会有太大性能损耗。
- 非结构化数据：如文本、图像、视频等。对于文本数据，可使用Brotli算法，Brotli具有较高的压缩比，能有效减少存储空间。对于图像和视频，由于已有特定的编解码格式（如JPEG、H.264等），应利用其原生压缩机制，无需再用通用压缩算法二次压缩。
2. 缓存分层技术
- 前端缓存：采用浏览器缓存或者CDN缓存，将静态资源（如图片、CSS、JavaScript文件）缓存于此，减轻后端压力。对于读多的请求，这些资源可直接从前端获取，极大提升响应速度。
- 分布式缓存：例如使用Redis作为分布式缓存层，存储频繁读取的热点数据。Redis性能极高，能快速响应读请求。并且支持数据持久化（RDB和AOF），保证数据可靠性。在写操作集中爆发时，可利用Redis的异步写回机制，先将数据写入缓存，再异步持久化到磁盘，提高写操作的响应速度。
- 本地缓存：在应用服务器本地设置缓存（如Guava Cache），存储经常使用且变化频率低的数据。由于数据在本地内存，访问速度极快，可减少对分布式缓存和数据库的访问，进一步提升读性能。
3. 预取技术
- 基于历史数据预取：分析过往数据访问模式，根据历史记录预测可能被访问的数据，提前将这些数据从持久化存储中预取到缓存。例如，如果发现用户在访问某类页面时，经常会接着访问特定的其他数据，可在用户访问第一类数据时就预取后续可能用到的数据。
- 基于关联关系预取：对于具有关联关系的数据，如数据库中一对多或多对一关系的数据，在读取主数据时，根据关联关系预取相关联的数据到缓存。这样当后续需要访问关联数据时，可直接从缓存获取，减少数据库查询次数。
4. 系统的可扩展性和维护成本
- 可扩展性：在缓存分层设计中，分布式缓存层（如Redis）可通过集群方式扩展。采用分片集群模式，将数据均匀分布在多个节点上，随着业务增长可方便地添加节点，提升系统整体处理能力。同时，在选择压缩算法时，也要考虑其在分布式环境下的兼容性和可扩展性。
- 维护成本：选择简单易懂且成熟的技术方案和算法，如上述提到的压缩算法和缓存技术，都有广泛的社区支持和丰富的文档。定期对缓存数据进行清理和优化，避免缓存数据膨胀导致性能下降。通过监控系统实时监测缓存命中率、读写性能等指标，及时发现并解决潜在问题，降低维护成本。