面试题：缓存设计之高级难度：缓存自动刷新机制的优化设计

Question

现有一个高并发的电商系统，商品信息缓存用于减轻数据库压力。商品信息偶尔会有价格调整等更新操作。设计一个缓存自动刷新机制，既要保证在商品信息更新时缓存数据能及时刷新，又要尽量减少高并发场景下缓存击穿、缓存雪崩等问题的发生，描述该机制的整体架构、关键技术点及实现思路。

Answer 1

整体架构

1. 数据库层：存储商品的真实数据，包括价格等信息。当商品信息更新时，数据库记录会被修改。
2. 缓存层：使用分布式缓存，如 Redis 存储商品信息，为高并发请求提供快速响应。
3. 消息队列层：如 Kafka、RabbitMQ 等。当数据库商品信息更新时，发送一条消息到消息队列。
4. 缓存刷新服务：监听消息队列，接收到商品更新消息后，负责刷新相应商品的缓存数据。

关键技术点

1. 分布式缓存：Redis 的高可用集群部署，如 Redis Cluster，保证缓存服务的可靠性和扩展性。使用缓存分片，避免单个节点压力过大。
2. 消息队列：确保消息的可靠传递，使用持久化机制。设置合理的消息队列容量，避免消息堆积。
3. 缓存更新策略：采用“写后失效”策略，即数据库更新后，通过消息队列通知缓存更新。但在高并发场景下，为防止缓存击穿，对于热点数据可以使用“写时更新”结合“写后失效”策略。

实现思路

1. 数据库更新：在商品价格等信息更新的数据库事务中，添加逻辑向消息队列发送商品更新消息，消息内容包含商品 ID 等关键信息。
2. 消息队列接收与处理：缓存刷新服务监听消息队列，一旦接收到商品更新消息，从消息中解析出商品 ID。
3. 缓存刷新：缓存刷新服务使用商品 ID，在 Redis 中定位对应的商品缓存数据并删除或更新。对于可能出现缓存击穿的热点数据，在更新数据库时，同时直接更新缓存中的数据，并设置较短的过期时间，之后再通过消息队列进行常规的缓存失效操作。
4. 缓存击穿预防：对于热点数据，除了上述写时更新策略，还可以使用互斥锁（如 Redis 的 SETNX 命令）。在缓存失效时，只有一个请求能获取锁并去数据库加载数据更新缓存，其他请求等待，避免大量请求同时穿透到数据库。
5. 缓存雪崩预防：设置缓存的过期时间时，使用随机时间，避免大量缓存同时过期。同时结合缓存预热，在系统启动时，预先加载部分热点数据到缓存。