面试题：缓存设计的多维度数据模型及命中率提升

Question

在一个社交网络应用中，存在多种类型的数据，如用户资料、好友关系、动态信息等，每种数据的访问模式和更新频率差异很大。请设计一套基于多维度数据模型的缓存方案，以最大化缓存命中率，并分析如何在高并发、数据一致性要求高的场景下保证缓存系统的高效稳定运行，包括但不限于缓存淘汰算法的选择、缓存穿透和雪崩问题的解决策略。

Answer 1

基于多维度数据模型的缓存方案设计

1. 按数据类型和访问模式分区缓存
   • 用户资料：通常访问频率高且相对稳定，适合采用分布式缓存（如 Redis）。可以以用户 ID 为 key，将整个用户资料对象作为 value 进行缓存。考虑到可能有部分用户资料更新较为频繁（如头像、签名等），可以将这部分单独拆分缓存，设置较短的过期时间。
   • 好友关系：访问模式可能是根据用户 ID 获取其好友列表。可以使用 Redis 的 Set 数据结构，以用户 ID 为 key，好友 ID 集合为 value 进行缓存。由于好友关系变动相对不频繁，缓存过期时间可设置较长。
   • 动态信息：动态信息更新频率高且访问量大。可以按时间线维度进行缓存，例如，以用户 ID 和时间范围（如一天）为复合 key，缓存该用户在特定时间范围内发布的动态列表。同时，对于热门动态，可以额外设置全局缓存，以提高访问效率。
2. 多级缓存架构
   • 一级缓存：采用本地缓存（如 Guava Cache），部署在应用服务器本地。它的优点是访问速度极快，适合缓存近期频繁访问的数据。由于本地缓存容量有限，设置较小的缓存空间和较短的过期时间。
   • 二级缓存：使用分布式缓存（如 Redis）作为二级缓存。它具有更大的存储容量和分布式特性，能应对大规模数据的缓存需求。一级缓存未命中时，才访问二级缓存。

高并发和数据一致性场景下的缓存系统优化

1. 缓存淘汰算法的选择
   • LRU（最近最少使用）：适用于大部分数据的缓存淘汰。它基于访问时间来判断数据的活跃程度，将最近最少使用的数据淘汰。在 Redis 中，可以通过配置 maxmemory-policy volatile - lru 来启用针对设置了过期时间的 key 的 LRU 淘汰策略，或 maxmemory-policy allkeys - lru 对所有 key 启用 LRU 淘汰策略。
   • LFU（最不经常使用）：对于一些长期访问频率较低但偶尔会被大量访问的数据，LFU 更为合适。它根据数据的访问频率来淘汰，Redis 4.0 后也提供了近似 LFU 策略（maxmemory - policy volatile - lfu 和 maxmemory - policy allkeys - lfu）。
2. 缓存穿透问题的解决策略
   • 布隆过滤器：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，避免查询数据库。布隆过滤器可以使用 Redis 的 BitMap 来实现，将所有可能存在的 key 提前通过哈希函数映射到 BitMap 中。
   • 缓存空值：当查询数据库未命中时，将空值也缓存起来，并设置较短的过期时间。这样下次查询相同 key 时，直接从缓存获取空值，避免重复查询数据库。
3. 缓存雪崩问题的解决策略
   • 设置随机过期时间：避免大量 key 在同一时间过期。在设置缓存过期时间时，在一个基础时间上加上一个随机的时间偏移，使得 key 的过期时间分散。
   • 分级缓存：如上述的多级缓存架构，一级缓存可以在二级缓存大量失效时起到一定的缓冲作用，减少对数据库的直接冲击。
   • 互斥锁：在缓存失效时，使用互斥锁（如 Redis 的 SETNX 命令）保证只有一个线程去查询数据库并更新缓存，其他线程等待。这样可以避免大量线程同时查询数据库导致的性能问题。