面试题：缓存设计之Serverless架构下缓存的性能优化

Question

在Serverless架构集成缓存系统（假设为Memcached）后，发现系统在高并发场景下缓存命中率下降，响应时间变长。分析可能存在的原因，并提出至少三种针对性的优化策略。

Answer 1

可能存在的原因

1. 缓存数据预热不足：在高并发请求到来前，没有充分将热点数据加载到缓存中，导致大量请求穿透到后端数据源，使缓存命中率降低。
2. 缓存过期策略不合理：如果设置的缓存过期时间过短，可能会导致大量缓存同时失效，瞬间大量请求直接访问后端，增加响应时间。
3. 缓存雪崩：当大量缓存数据在同一时间过期（例如缓存集群重启），会导致大量请求直接打到后端数据库，造成数据库压力剧增，响应时间变长。
4. 缓存穿透：恶意请求访问不存在于缓存和数据库中的数据，每次请求都绕过缓存直接访问后端，使缓存命中率下降并拖慢响应。
5. 缓存热点：部分热点数据集中被大量请求访问，导致这些数据所在的缓存节点压力过大，甚至可能出现节点过载，影响整体缓存性能。
6. 网络问题：在高并发场景下，网络带宽可能成为瓶颈，导致缓存读写请求的延迟增加，影响缓存命中率和响应时间。

优化策略

1. 缓存数据预热：
   • 在系统启动阶段，预先加载一定量的热点数据到缓存中。可以通过定时任务，在业务低峰期从数据库中读取热点数据并写入缓存。
   • 利用大数据分析技术，预测可能的热点数据，并提前进行预热。
2. 优化缓存过期策略：
   • 采用随机过期时间，避免大量缓存同时过期。例如，将原本固定的过期时间设置为一个时间范围（如1 - 2小时）内的随机值。
   • 根据数据的访问频率和重要性，设置不同的过期时间。对于访问频繁且相对稳定的数据，设置较长的过期时间；对于不常访问的数据，设置较短的过期时间。
3. 防止缓存雪崩：
   • 构建多级缓存，例如在Memcached之上再添加一层本地缓存（如Guava Cache）。当Memcached中的数据过期时，先从本地缓存中获取数据，减轻后端数据库的压力。
   • 采用缓存集群，并且对缓存数据进行分片存储，降低单个节点失效对整体的影响。同时，为每个节点设置备份节点，当主节点失效时，备份节点能够迅速接替工作。
4. 解决缓存穿透：
   • 使用布隆过滤器（Bloom Filter）。在请求访问缓存和数据库之前，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数据不存在，则直接返回，避免无效请求穿透到数据库。
   • 对不存在的数据也进行缓存，并设置较短的过期时间。这样下次相同的请求就可以直接从缓存中获取（虽然是不存在的结果），而不会穿透到后端。
5. 应对缓存热点：
   • 对热点数据进行复制，将热点数据分散存储到多个缓存节点上，降低单个节点的压力。可以通过一致性哈希算法等方式进行数据分布。
   • 采用读写分离策略，对于读操作，可以使用多个缓存副本进行响应；对于写操作，确保数据一致性的前提下，优化写操作流程，减少对热点数据的影响。
6. 改善网络问题：
   • 增加网络带宽，确保在高并发场景下，缓存读写请求能够快速传输。同时，优化网络拓扑结构，减少网络延迟。
   • 采用内容分发网络（CDN），将缓存数据分布到离用户更近的节点，减少数据传输距离，提高响应速度。