面试题：缓存设计之专家难度：电商系统多级缓存设计与一致性维护

Question

请设计一个适合电商系统的多级缓存架构，涵盖不同层次缓存的选型（如Redis、Memcached等）和用途。并阐述如何在多级缓存环境下维护数据一致性，尤其是在数据更新频繁且对一致性要求较高的场景中，需要考虑网络延迟、缓存失效等复杂情况。

Answer 1

多级缓存架构设计

1. 前端缓存
   • 选型：浏览器缓存（如HTTP缓存）。
   • 用途：减少客户端对服务器的请求次数，对于不经常变化的静态资源（如图片、CSS、JavaScript文件等），浏览器可以直接从本地缓存中加载，提高页面加载速度，降低服务器负载。
2. CDN缓存
   • 选型：使用专业的CDN服务提供商（如阿里、腾讯等的CDN服务）。
   • 用途：将内容缓存到离用户最近的边缘节点，加速用户访问。对于电商系统中的商品图片、视频等静态内容，CDN缓存能显著提高加载速度，同时减轻源站服务器压力。
3. 应用层缓存
   • 一级缓存选型：Memcached。
     • 用途：适用于简单的键值对缓存，性能极高。常用于缓存一些短期高频访问的数据，如热门商品的基本信息（商品名称、价格等），这些数据更新频率相对较低，但访问量巨大，Memcached能快速响应请求，减少数据库压力。
   • 二级缓存选型：Redis。
     • 用途：功能丰富，支持多种数据结构（如哈希、列表、集合等）。用于缓存较复杂的数据，如商品详细描述、评论列表等。还可以利用Redis的发布订阅功能来实现缓存更新通知，并且支持持久化，在服务器重启后数据不会丢失。
4. 数据库缓存
   • 选型：数据库自身的缓存机制（如MySQL的InnoDB Buffer Pool）。
   • 用途：缓存数据库数据页，减少磁盘I/O。当查询数据时，首先从数据库缓存中查找，如果命中则直接返回数据，提高数据库查询性能。

数据一致性维护

1. 缓存更新策略
   • 读写锁策略：在数据更新频繁且对一致性要求较高的场景中，使用读写锁。读操作时允许多个线程同时读取缓存数据，但在写操作时，需要获取写锁，此时其他读写操作都被阻塞，直到写操作完成并更新缓存和数据库后释放锁。这样能保证数据在更新过程中的一致性。
   • 双写策略：当数据发生变化时，先更新数据库，然后立即更新所有层次的缓存。为了应对网络延迟等问题，可以采用异步更新缓存的方式，但要保证更新操作的可靠性。例如，使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等），将缓存更新任务发送到队列中，由专门的消费者来处理缓存更新，确保即使网络短暂故障，更新任务也不会丢失。
2. 缓存失效处理
   • 设置合理的缓存过期时间：对于不同类型的数据，根据其更新频率设置不同的过期时间。对于更新频繁的数据，设置较短的过期时间，如热门商品的价格，可能每隔几分钟就需要更新，过期时间可以设置为5 - 10分钟；对于相对稳定的数据，如商品分类信息，过期时间可以设置得较长，如1 - 2天。
   • 主动失效：当数据发生更新时，不仅更新缓存数据，还主动使相关缓存失效。例如，使用Redis的发布订阅功能，当商品数据更新时，发布一条消息，所有订阅该商品缓存更新的服务都收到通知，主动删除对应的缓存数据，下次请求时重新从数据库加载并缓存。
3. 缓存与数据库一致性校验
   • 定期校验：可以设置定时任务，定期从数据库中读取数据与缓存数据进行比对。如果发现不一致，及时更新缓存。例如，每隔1小时对重要的商品数据进行一次一致性校验。
   • 版本号控制：在数据库中增加版本号字段，每次数据更新时版本号递增。缓存数据中也保存版本号，在读取缓存数据时，将缓存版本号与数据库中的版本号进行比对，如果不一致则更新缓存。