面试题：缓存设计下缓存层与业务层协同应对高并发场景

Question

假设你正在开发一个高并发的电商系统，商品详情页面需要频繁读取缓存。当缓存失效时，如何设计缓存层与业务层的协同机制，以确保高并发情况下系统的稳定性和数据一致性，同时尽量减少对数据库的压力？请阐述详细的设计思路和可能用到的技术手段。

Answer 1

设计思路

1. 缓存预热：在系统启动时，将热门商品的详情数据预先加载到缓存中，减少缓存失效时的数据库查询压力。
2. 双写策略：在更新数据库时，同时更新缓存，保证数据一致性。但要注意更新顺序，先更新数据库，再更新缓存，避免缓存不一致问题。
3. 缓存失效处理：
   • 互斥锁：当缓存失效时，多个请求同时访问，使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）确保只有一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。待缓存更新完成后，释放锁，其他请求从缓存中获取数据。
   • 异步更新：在缓存失效时，直接返回旧数据给用户，同时启动一个异步任务去查询数据库并更新缓存。这样可以减少用户等待时间，提高系统响应速度。
4. 多级缓存：采用多级缓存结构，如本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）结合。本地缓存用于存储访问频率极高的数据，减少对分布式缓存的压力；分布式缓存用于存储共享数据，保证数据一致性。
5. 缓存监控与预警：建立缓存监控机制，实时监测缓存命中率、缓存失效次数等指标。当缓存命中率过低或缓存失效次数异常时，及时发出预警，以便及时调整缓存策略。

技术手段

1. 使用分布式缓存：如Redis，它具有高并发、高性能、数据持久化等特点，适用于高并发电商系统的缓存需求。
2. 应用层锁：在应用层使用互斥锁，如Java的ReentrantLock，结合缓存的SETNX命令实现分布式锁，控制对数据库的访问。
3. 异步任务框架：使用异步任务框架，如Spring的@Async注解，实现缓存的异步更新，减少对业务线程的阻塞。
4. 缓存穿透处理：使用布隆过滤器（Bloom Filter）防止查询不存在的数据穿透到数据库。在缓存和数据库查询之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在，不存在则直接返回，避免无效的数据库查询。
5. 缓存雪崩处理：为缓存设置不同的过期时间，避免大量缓存同时失效。同时，可以使用二级缓存（如Guava Cache）作为兜底，当一级缓存（Redis）失效时，先从二级缓存获取数据，减轻数据库压力。