面试题：缓存设计之专家难度：复杂业务场景下缓存与消息队列的深度融合优化

Question

设想一个复杂的社交网络系统，用户发布动态、点赞、评论等操作频繁。同时存在多种类型的数据需要缓存，如用户资料、动态内容、关系链等。并且消息队列用于异步处理诸如通知推送、数据统计等任务。请设计一套全面的缓存与消息队列协同方案，包括缓存架构选型、消息队列的拓扑结构设计、两者之间的交互机制，以及如何应对缓存雪崩、消息丢失等极端情况，以保障系统的高性能、高可用和数据完整性。

Answer 1

缓存架构选型

1. Redis：
   • 优势：支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等，能满足不同类型数据缓存需求。读写性能极高，适合高并发场景。具备持久化机制（RDB 和 AOF），可在重启后恢复数据。支持集群模式，可通过增加节点提高存储容量和读写性能。
   • 应用场景：用户资料可存储为哈希表结构，动态内容以字符串或序列化对象形式存储，关系链可采用集合等结构。

消息队列拓扑结构设计

1. Kafka：
   • 生产者 - 主题 - 消费者模型：
     • 生产者：将通知推送、数据统计等任务相关消息发送到特定主题。例如，用户点赞后，生产者将点赞统计相关消息发送到 “点赞统计” 主题。
     • 主题：按业务类型划分，如 “通知推送” 主题、“数据统计” 主题等。每个主题可进一步划分为多个分区，提高并行处理能力。
     • 消费者：多个消费者可组成消费者组，共同消费主题中的消息。例如，不同的消费者实例分别负责处理通知推送和数据统计任务，消费者组确保每条消息只被消费一次。
   • 优势：高吞吐量，能处理大量消息。可扩展性强，通过增加分区和副本提高性能和可用性。消息持久化存储，保证消息不丢失。

两者之间的交互机制

1. 缓存更新触发消息队列：
   • 当用户发布新动态、点赞或评论等操作发生时，除了更新缓存中的相关数据，同时向消息队列发送消息。例如，用户发布新动态，在更新动态内容缓存后，向 “通知推送” 主题发送通知消息，告知关注该用户的其他用户有新动态。
2. 消息队列处理结果更新缓存：
   • 消息队列中的任务处理完成后，根据处理结果更新缓存。如数据统计任务完成后，将统计结果更新到缓存中，以便快速展示给用户。

应对缓存雪崩

1. 设置不同过期时间：
   • 对缓存中的数据设置不同的过期时间，避免大量数据在同一时间过期。例如，用户资料缓存设置较长过期时间，动态内容缓存设置较短过期时间，且过期时间在一定范围内随机分布。
2. 使用二级缓存：
   • 一级缓存使用 Redis，二级缓存可采用本地缓存（如 Guava Cache）。当一级缓存失效时，先从二级缓存获取数据，同时后台线程重新加载数据到一级缓存。
3. 缓存预热：
   • 在系统启动时，预先加载部分热点数据到缓存中，避免系统刚启动时大量请求穿透到数据库。

应对消息丢失

1. 消息确认机制：
   • 生产者：采用同步发送消息方式，并开启消息确认机制。生产者发送消息后，等待 Kafka 确认消息已成功接收。若未收到确认，进行重试。
   • 消费者：在处理完消息后，向 Kafka 发送确认消息。Kafka 只有在收到消费者的确认后，才认为该消息已被成功消费。
2. 持久化和副本机制：
   • Kafka 的消息是持久化存储在磁盘上的，且每个分区可配置多个副本。当某个副本所在节点出现故障时，其他副本可继续提供服务，确保消息不丢失。
3. 死信队列：
   • 对于多次重试仍失败的消息，发送到死信队列。后续可对死信队列中的消息进行分析和人工处理，找出失败原因并解决问题。