面试题：缓存设计之复杂业务场景下的策略优化

Question

对于一个具有复杂业务逻辑的金融交易系统，涉及多种类型的交易数据（如订单、账户余额、交易流水等），分别存储在不同的持久化存储（如关系型数据库、列式数据库）中，且有多种缓存需求（如页面缓存、数据缓存）。请设计一套完整的缓存与持久化存储平衡策略，考虑到数据的实时性、一致性、高可用性以及成本等因素，并说明该策略在面对业务增长和架构扩展时的可扩展性。

Answer 1

缓存与持久化存储平衡策略设计

1. 缓存策略

• 页面缓存：
  • 使用场景：对于金融交易系统中展示的一些静态页面，如交易规则说明、常见问题解答等页面，可采用页面缓存。
  • 技术选型：使用 CDN（内容分发网络）进行页面缓存。CDN 能够根据用户的地理位置缓存并快速分发页面内容，大大减轻源服务器的负载。同时，设置合适的缓存过期时间，比如对于极少变动的页面可以设置较长的缓存时间（如一周），对于可能偶尔变动的页面设置较短的缓存时间（如一天）。
  • 更新策略：当页面内容发生变化时，通过 CDN 提供的接口主动刷新缓存，确保用户获取到最新内容。
• 数据缓存：
  • 订单数据缓存：
    • 使用场景：对于近期频繁查询的订单，如当天或近一周内的订单。
    • 技术选型：采用 Redis 作为缓存。Redis 具有高性能、支持丰富的数据结构（如哈希表，可方便存储订单的各个字段）等优点。缓存有效期可根据业务情况设置，例如对于热门订单（如刚创建不久的订单）设置较短的有效期（如 1 小时），对于相对不那么频繁查询的历史订单设置较长的有效期（如 24 小时）。
    • 更新策略：当订单状态发生变化时，首先更新数据库中的订单数据，然后立即更新 Redis 缓存中的订单信息，以保证数据一致性。
  • 账户余额缓存：
    • 使用场景：为了快速响应账户余额查询请求，减少对数据库的频繁访问。
    • 技术选型：同样使用 Redis，将账户余额以键值对的形式存储。由于账户余额数据的实时性要求较高，缓存有效期设置得较短，如 5 分钟。
    • 更新策略：当发生涉及账户余额变动的交易时，先在数据库中进行余额的加减操作，成功后立即更新 Redis 中的账户余额缓存。如果更新缓存失败，需要有重试机制，确保缓存数据的一致性。

2. 持久化存储策略

• 关系型数据库：
  • 使用场景：用于存储对数据一致性和事务要求严格的交易数据，如订单数据、账户信息等。关系型数据库能够很好地保证数据的完整性和一致性，适合处理复杂的业务逻辑和事务操作。
  • 技术选型：选择如 MySQL 或 PostgreSQL 等成熟的关系型数据库。根据业务规模进行合理的数据库架构设计，如采用主从复制架构，主库负责写操作，从库负责读操作，以提高读写性能和高可用性。同时，进行合理的数据库表设计，对不同类型的数据进行分表存储，提高查询效率。
  • 备份策略：定期进行全量备份，如每周一次全量备份，并结合每天的增量备份。将备份数据存储在异地，以防止本地数据丢失。
• 列式数据库：
  • 使用场景：对于交易流水等数据量大且适合进行数据分析的场景，采用列式数据库。列式数据库在存储大量数据和进行聚合分析时具有优势，能够快速处理如统计一段时间内的交易总额、交易笔数等分析需求。
  • 技术选型：选择如 ClickHouse 等列式数据库。按照时间等维度对交易流水数据进行分区存储，便于数据的管理和查询。
  • 数据导入策略：通过定时任务或实时数据传输工具，将交易流水数据从业务系统导入到列式数据库中。确保数据导入的准确性和完整性。

3. 平衡策略

• 实时性方面：对于实时性要求高的数据，如账户余额变动，优先更新持久化存储，然后立即更新缓存。对于实时性要求相对较低的数据，如历史订单数据，可适当延长缓存有效期，减少对持久化存储的访问频率。
• 一致性方面：采用先更新持久化存储，再更新缓存的策略。同时，为了应对缓存更新失败等异常情况，引入重试机制和缓存失效标记。当缓存更新失败时，记录失败信息并进行重试。如果多次重试仍失败，设置缓存失效标记，下次查询时直接从持久化存储获取数据并重新更新缓存。
• 高可用性方面：在持久化存储层面，采用主从复制、多数据中心等架构提高可用性。在缓存层面，采用 Redis 集群等方式，确保缓存服务的高可用性。同时，建立监控系统，实时监测缓存和持久化存储的运行状态，当出现故障时能够及时报警并进行自动或手动切换。
• 成本方面：合理评估缓存和持久化存储的资源需求。对于缓存，根据业务流量和数据访问模式，选择合适的缓存容量和缓存技术，避免过度配置。对于持久化存储，根据数据量和性能需求，选择合适的数据库规格和存储方案。同时，利用云服务提供商的弹性计算和存储功能，根据业务量的波动动态调整资源，降低成本。

可扩展性分析

• 业务增长：随着业务量的增长，缓存方面可以通过增加 Redis 节点、扩展 CDN 服务的节点数量等方式进行横向扩展。在持久化存储方面，关系型数据库可以通过分库分表、增加主从节点等方式提高性能和存储容量；列式数据库可以通过增加节点、扩展存储容量等方式应对数据量的增长。同时，优化缓存和持久化存储的访问策略，如采用更细粒度的缓存策略、优化数据库查询语句等，以提高系统的整体性能。
• 架构扩展：当系统需要增加新的功能或存储新类型的数据时，在缓存策略上可以根据新的数据特点制定相应的缓存规则和技术选型。在持久化存储方面，可以根据新数据的特点选择合适的数据库类型（如文档数据库用于存储一些非结构化的业务数据），并进行合理的架构设计与集成。整个策略具有一定的灵活性和开放性，能够较好地适应架构的扩展。