面试题：缓存设计之分布式系统中缓存失效策略动态调整的优化

Question

在一个分布式微服务架构的后端系统中，各服务节点都有自己的本地缓存，同时也使用了分布式缓存（如Redis Cluster）。系统面临频繁的读写操作以及服务节点的动态扩容和缩容。请设计一套完整的缓存失效策略动态调整方案，要考虑到数据一致性、网络延迟、节点故障等复杂因素，说明该方案如何在不同场景下自适应调整，以及可能面临的挑战和应对措施。

Answer 1

缓存失效策略动态调整方案设计

1. 读写操作场景下的缓存策略
   • 写操作：
     • 先更新数据库，再更新缓存：在写操作时，先确保数据库中的数据被正确更新。然后，同时更新本地缓存和分布式缓存。为了保证数据一致性，使用分布式锁（如基于Redis的Redlock）来防止并发写操作导致缓存数据不一致。例如，在更新用户信息时，先在数据库中修改用户记录，然后获取分布式锁，成功获取锁后，更新本地缓存和Redis Cluster中的缓存数据，最后释放锁。
     • 异步更新缓存：对于一些对实时性要求不是特别高的写操作，可以采用异步更新缓存的方式。即写操作完成后，通过消息队列（如Kafka）发送更新缓存的消息。服务节点消费消息后再更新本地缓存和分布式缓存。这样可以减少写操作的响应时间，但可能会存在短暂的数据不一致，需要根据业务场景评估可接受程度。
   • 读操作：
     • 先读缓存，再读数据库：读操作首先尝试从本地缓存中读取数据。如果本地缓存未命中，则从分布式缓存（Redis Cluster）中读取。若分布式缓存也未命中，则从数据库中读取数据。读取到数据后，将数据同时写入本地缓存和分布式缓存，设置合理的缓存过期时间。例如，对于查询商品详情的操作，先从本地缓存找商品信息，未找到则去Redis Cluster找，还未找到就从数据库查询，查询到后更新两个缓存。
     • 缓存穿透处理：为防止恶意查询不存在的数据导致大量请求穿透到数据库，可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）。在写数据时，将数据的主键等标识信息添加到布隆过滤器中。读操作时，先通过布隆过滤器判断数据是否可能存在，如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询数据库和缓存，减少无效查询。
2. 服务节点动态扩容和缩容场景下的缓存策略
   • 动态扩容：
     • 数据迁移：当新节点加入时，需要将原节点上的部分数据迁移到新节点。可以根据一致性哈希算法，重新计算数据的哈希值，确定新的存储节点。在迁移过程中，为了保证数据一致性，先将数据从原节点的本地缓存和分布式缓存中删除，然后在新节点重新加载数据到本地缓存，并同步到分布式缓存。例如，假设使用一致性哈希算法对用户ID进行哈希计算来分配缓存存储节点，新节点加入后，重新计算哈希值，将部分用户数据迁移到新节点。
     • 缓存预热：新节点加入后，为避免大量缓存未命中，可以进行缓存预热。通过批量查询数据库，将热点数据预先加载到本地缓存和分布式缓存中。可以结合业务特点，比如根据商品销量、用户活跃度等确定热点数据。
   • 动态缩容：
     • 数据转移：当节点要被移除时，需要将该节点上的本地缓存数据转移到其他节点。同样依据一致性哈希算法，计算数据应迁移到的目标节点。在转移过程中，确保数据在分布式缓存中的一致性。先将数据从要移除节点的本地缓存中删除，然后在目标节点的本地缓存中添加，并同步更新分布式缓存。
     • 流量切换：在节点缩容前，逐步将该节点的流量切换到其他节点。可以通过负载均衡器（如Nginx），逐渐减少分配到要移除节点的请求比例，直到为0，确保在数据转移过程中服务的正常运行。
3. 应对数据一致性、网络延迟、节点故障等复杂因素
   • 数据一致性：
     • 缓存版本控制：为缓存数据添加版本号。每次数据更新时，版本号递增。读操作时，先获取缓存数据和版本号，然后将版本号与数据库中的版本号进行比较。如果不一致，则重新从数据库读取数据并更新缓存。例如，在商品数据更新时，商品缓存的版本号加1，读取商品缓存时，对比版本号，不一致就重新更新。
     • 缓存同步机制：定期进行本地缓存和分布式缓存的数据同步。可以采用定时任务，每隔一段时间检查本地缓存和分布式缓存的数据差异，并进行同步。例如，每5分钟检查一次，发现不一致就重新从分布式缓存同步到本地缓存。
   • 网络延迟：
     • 缓存预取：对于一些热点数据，根据业务规律提前进行缓存预取。比如电商平台在大促前，提前预取热门商品的缓存数据，减少网络延迟对用户请求的影响。
     • 设置合理的超时时间：在读写缓存时，设置合理的超时时间。如果在超时时间内未完成操作，则返回备用数据（如果有）或进行相应的错误处理。例如，设置从Redis Cluster读取数据的超时时间为100ms，超时就返回提示信息让用户稍后重试。
   • 节点故障：
     • 节点监控与自动恢复：使用监控工具（如Prometheus + Grafana）实时监控服务节点和缓存节点的状态。当节点出现故障时，自动触发故障恢复机制。对于服务节点故障，自动重启或重新部署；对于缓存节点故障，根据Redis Cluster的特性，集群会自动将故障节点的流量转移到其他节点，同时尽快修复或替换故障的缓存节点。
     • 备份与恢复：定期对缓存数据进行备份（如Redis的RDB或AOF备份）。当节点故障导致数据丢失时，可以通过备份数据进行恢复。在恢复过程中，结合缓存版本控制和数据同步机制，确保恢复后的数据一致性。

可能面临的挑战和应对措施

1. 挑战：缓存更新风暴，即大量缓存同时过期导致大量请求直接打到数据库。
   • 应对措施：为缓存设置随机的过期时间，避免集中过期。例如，将原本固定的1小时过期时间，改为在50分钟到70分钟之间随机设置过期时间，分散缓存过期压力。
2. 挑战：分布式锁性能问题，高并发下获取和释放分布式锁可能成为性能瓶颈。
   • 应对措施：优化分布式锁的实现，采用更高效的锁算法，如Redlock算法的优化版本。同时，减少不必要的锁使用场景，对于一些只读操作不需要加锁。另外，可以采用分段锁，将数据按照一定规则分段，不同段使用不同的锁，降低锁竞争。
3. 挑战：缓存雪崩，即分布式缓存整体不可用，导致大量请求打到数据库。
   • 应对措施：使用多级缓存架构，除了本地缓存和分布式缓存，还可以增加一层备用缓存（如Memcached）。当Redis Cluster不可用时，切换到备用缓存。同时，提高缓存系统的可用性，采用多副本、主从复制等技术，确保在部分节点故障时仍能提供服务。
4. 挑战：数据一致性的最终保证，异步更新缓存等操作可能导致数据在一段时间内不一致。
   • 应对措施：加强数据一致性监控，通过数据校验工具定期检查数据库和缓存的数据一致性。对于不一致的数据，及时进行修复。同时，根据业务需求合理设置数据一致性的容忍时间，在容忍时间内完成数据同步。