面试题：缓存设计 - 高并发场景下缓存雪崩的深度优化

Question

假设你负责一个高并发的电商系统后端开发，缓存雪崩可能导致系统崩溃。请从缓存过期时间设置、缓存集群架构、缓存降级与熔断机制等多个方面，提出一套全面且深度优化的方案，以避免缓存雪崩对系统造成的影响，并阐述该方案在极端高并发场景下的可扩展性和性能表现。

Answer 1

缓存过期时间设置

1. 随机过期时间：避免大量缓存同时过期。对于同一类商品缓存，设置一个基础过期时间范围（例如1 - 2小时），在此范围内随机生成每个缓存项的过期时间。这样可以分散过期压力，防止瞬间大量缓存失效。
2. 定期更新：对于热门商品，可以采用定期主动更新缓存的方式，而不是依赖过期后再重新加载。比如每30分钟在后台线程中更新一次热门商品的缓存数据，确保数据的实时性同时避免过期瞬间的高负载。

缓存集群架构

1. 多副本机制：采用分布式缓存集群（如Redis Cluster），每个缓存数据在多个节点上保存副本。当某个节点故障时，其他副本节点可以继续提供服务，保证缓存的可用性。例如，使用Redis Sentinel或Redis Cluster的自动故障转移机制，当主节点宕机时，从节点能够自动提升为主节点继续提供服务。
2. 负载均衡：使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy）将缓存请求均匀分配到各个缓存节点上，避免单个节点负载过高。同时，缓存集群应具备动态扩展能力，能够根据业务流量动态添加或移除节点。例如，在业务高峰时，可以通过自动化脚本快速添加新的Redis节点到集群中，以分担负载。

缓存降级与熔断机制

1. 缓存降级：当缓存出现大面积失效或不可用时，启用降级策略。对于非关键业务数据，可以直接返回默认值或兜底数据。例如，在商品详情页中，一些不太重要的促销信息缓存失效时，可以返回固定的默认促销文案，保证页面基本功能可用。
2. 熔断机制：设置熔断机制，当缓存服务的错误率达到一定阈值（如50%）时，自动熔断，不再请求缓存服务，直接返回降级数据。同时，定时重试机制尝试恢复缓存服务，当错误率降低到一定程度（如20%）时，重新开启缓存请求。例如，使用Hystrix等熔断框架来实现该功能。

极端高并发场景下的可扩展性

1. 水平扩展：上述方案中的缓存集群负载均衡和动态扩展机制使得系统在极端高并发场景下可以通过水平添加节点轻松扩展。随着业务流量增加，新节点加入集群，负载均衡器将请求均匀分配，系统整体处理能力线性提升。
2. 异步处理：在缓存更新和加载过程中采用异步处理方式。例如，使用消息队列（如Kafka）来异步处理缓存更新任务，避免高并发下同步操作对系统性能的影响。这使得系统在处理大量缓存相关操作时能够保持高效，进一步提升可扩展性。

极端高并发场景下的性能表现

1. 低延迟：随机过期时间和定期更新策略保证缓存数据的可用性，减少因缓存失效导致的回源数据库查询，降低响应延迟。负载均衡和多副本机制确保请求快速路由到可用节点，减少请求等待时间。
2. 高吞吐量：通过水平扩展和异步处理，系统能够在极端高并发场景下保持较高的吞吐量。缓存降级和熔断机制避免了因缓存故障导致的系统雪崩，保证系统核心业务的持续运行，从而维持整体的高吞吐量。