面试题：Cassandra缓存性能优化策略

Question

在高并发读写场景下，Cassandra的缓存性能可能会成为瓶颈。请详细说明至少三种可以优化Cassandra缓存性能的策略，并阐述每种策略的原理和适用场景。

Answer 1

策略一：调整缓存大小

• 原理：通过增加或减少Cassandra节点上缓存（如行缓存、键缓存等）的容量，使更多经常访问的数据能保留在缓存中，减少磁盘I/O。例如，增加行缓存大小，可以让更多行数据在内存中直接被访问。
• 适用场景：适用于数据访问模式相对稳定，有足够的系统内存可分配，且对特定数据子集的访问频率远高于其他数据的场景。比如，某些热点数据区域需要高频读写操作。

策略二：优化缓存策略

• 原理：Cassandra默认使用LRU（最近最少使用）缓存策略。可以根据业务需求调整为其他策略，如LFU（最不经常使用）。LFU会记录每个数据项的访问频率，淘汰访问频率最低的数据，相比LRU能更好适应访问频率不均匀的场景。
• 适用场景：当数据访问频率呈现较大差异，且长期低频访问的数据不应占据缓存空间时适用。例如，在日志记录等场景，早期日志数据很少被访问，而近期日志数据频繁被查询。

策略三：分布式缓存整合

• 原理：将Cassandra与分布式缓存系统（如Redis）结合使用。Cassandra处理持久化存储和一致性，分布式缓存负责处理高并发读请求。当有读请求时，先从分布式缓存读取数据，如果缓存未命中，再从Cassandra读取，并将数据写入缓存供后续使用。
• 适用场景：适用于读请求远多于写请求，且对读性能要求极高的场景。比如，大型电商网站的商品详情页展示，商品数据相对稳定，读操作频繁。