面试题：分布式系统中LRU缓存算法在后端开发中的应用场景

Question

请阐述在分布式后端开发场景下，LRU缓存算法适用于哪些具体的业务场景，例如数据库查询优化、内容分发网络等，并说明原因。同时简单描述如何在这些场景中结合分布式系统的特点来部署LRU缓存机制。

Answer 1

适用业务场景及原因

1. 数据库查询优化
   • 原因：在数据库查询频繁且数据有一定访问局部性时适用。很多应用中，部分数据（如热门商品信息、高频访问的用户资料等）会被反复查询，使用LRU缓存可以将这些近期最常访问的数据存储在缓存中。当再次查询相同数据时，直接从缓存获取，避免重复查询数据库，大大减轻数据库压力，提升查询响应速度。
2. 内容分发网络（CDN）
   • 原因：CDN的目的是快速向用户提供内容，如图片、视频、脚本等。用户对内容的访问往往呈现局部性，即某些热门内容会被大量用户请求。LRU缓存算法可用于CDN节点，将近期访问最频繁的内容保留在缓存中，当下一个用户请求相同内容时，能迅速从本地缓存响应，减少从源服务器获取数据的延迟，提高用户体验。
3. Web应用中的会话缓存
   • 原因：Web应用中，用户会话数据（如登录状态、购物车信息等）在用户操作过程中会被频繁访问。使用LRU缓存可以缓存这些会话数据，减少对后端存储（如数据库或分布式缓存系统）的读取次数，提高应用的响应性能。同时，由于会话数据具有时效性，LRU算法能保证在缓存空间不足时，淘汰最久未使用的会话数据，释放空间。

结合分布式系统特点部署LRU缓存机制

1. 缓存分区：在分布式系统中，可根据数据的某些特征（如哈希值、业务类型等）将数据划分到不同的缓存节点。每个节点独立维护自己的LRU缓存。例如，在数据库查询优化场景下，按数据库表或查询类型进行分区，不同的缓存节点负责缓存不同表或查询类型相关的数据。这样可以避免缓存冲突，提高缓存命中率。
2. 缓存一致性：分布式环境下，需要考虑缓存一致性问题。当数据在后端存储更新时，要及时通知相关的缓存节点更新或淘汰对应的缓存数据。可以采用发布 - 订阅模式，后端数据更新时发布消息，缓存节点订阅消息并根据消息内容处理缓存。在内容分发网络中，当源服务器内容更新时，通过这种机制通知CDN节点更新缓存，确保用户获取到最新内容。
3. 负载均衡：为了充分利用分布式缓存资源，需引入负载均衡机制。可以采用硬件负载均衡器或软件负载均衡算法（如轮询、加权轮询、最少连接数等）将缓存请求均匀分配到各个缓存节点。在Web应用会话缓存场景中，负载均衡器根据算法将用户会话相关的缓存请求分发到不同的缓存节点，避免单个节点负载过高。