面试题：Hbase列簇式存储的集群部署优化中如何结合分布式缓存提升性能

Question

假设你正在负责一个大规模Hbase列簇式存储的集群部署优化项目，需要结合分布式缓存（如Redis等）来提升整体性能。请详细描述你将如何设计这种结合方案，包括如何确定哪些数据适合缓存、缓存更新策略、Hbase与分布式缓存之间的数据一致性维护等，并且分析可能遇到的挑战及应对措施。

Answer 1

设计结合方案

1. 确定适合缓存的数据
   • 高频读取数据：通过对业务系统的日志分析或性能监控，找出那些被频繁读取的HBase表数据行或列族。例如，电商系统中热门商品的基本信息（如名称、价格、图片链接等），这些数据会被大量用户频繁查看。
   • 相对静态数据：数据变化频率较低的部分适合缓存。如一些配置信息、字典数据等。像游戏中的道具类型、属性等数据，不会经常变动。
   • 聚合数据：经过复杂计算得到的聚合结果，如按天统计的网站访问量、订单总数等。这类数据计算成本高，缓存后可以避免重复计算。
2. 缓存更新策略
   • 读写时更新：
     • 写后更新：在HBase数据写入成功后，立即同步更新Redis缓存。这种方式能保证数据一致性，但如果写入HBase频繁，可能会导致Redis更新压力较大。例如在订单创建时，写入HBase订单表成功后，更新Redis中与订单相关的缓存（如用户订单总数等）。
     • 写前更新：先更新Redis缓存，再写入HBase。这样可以减少写入HBase成功但更新Redis失败带来的数据不一致问题，但可能存在写入HBase失败时Redis已更新的情况。比如在商品信息修改时，先更新Redis中的商品缓存，再更新HBase中的商品表。
   • 定时更新：根据数据的重要性和变化频率设定不同的更新周期。对于变化不频繁但重要的数据，如商品的库存信息，设置较短的更新周期（如每5分钟）；对于相对更静态的数据，如商品分类信息，设置较长的更新周期（如每天一次）。利用定时任务定期从HBase读取最新数据并更新到Redis。
3. 数据一致性维护
   • 双写一致性：采用事务机制，将HBase和Redis的写入操作封装在一个事务中，确保要么都成功，要么都失败。例如使用分布式事务框架（如Seata）来保证数据一致性。在业务逻辑层，先获取事务上下文，然后依次执行HBase和Redis的写操作，最后提交事务。
   • 缓存失效机制：当HBase数据发生变化时，使对应的Redis缓存失效。可以通过监听HBase的RegionServer的日志或利用HBase的协处理器，在数据更新时发送消息通知Redis删除相应的缓存。例如在电商库存更新时，通过HBase协处理器发送消息给Redis，让其删除库存相关的缓存。

可能遇到的挑战及应对措施

1. 缓存穿透
   • 挑战：查询不存在的数据时，每次都会穿透到HBase，增加HBase负载。比如恶意请求大量不存在的商品ID。
   • 应对措施：使用布隆过滤器（Bloom Filter）。在Redis之前增加布隆过滤器，当查询数据时，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不存在，则直接返回，不再查询HBase。同时，将查询过不存在的数据缓存到Redis中，设置较短的过期时间，避免后续重复查询穿透到HBase。
2. 缓存雪崩
   • 挑战：大量缓存同时过期，导致请求瞬间都落到HBase上，可能使HBase服务瘫痪。例如缓存设置了相同的过期时间，在过期时刻大量请求同时到来。
   • 应对措施：分散缓存过期时间，在设置缓存过期时间时，增加一个随机值。比如原本设置过期时间为1小时，可以改为1小时加上0 - 10分钟的随机值。同时，采用多级缓存架构，如在应用层和Redis之间增加本地缓存（如Guava Cache），在Redis缓存失效时，先从本地缓存获取数据，减少对HBase的直接请求。
3. 数据一致性问题在高并发下的复杂性
   • 挑战：在高并发场景下，即使采用双写一致性和缓存失效机制，仍可能出现数据不一致的情况。例如，在写操作时，HBase写入成功但Redis更新失败，同时其他读操作可能读取到旧的缓存数据。
   • 应对措施：引入版本号机制。在HBase表中增加版本号字段，每次数据更新时版本号递增。在读取数据时，先从Redis获取数据及对应的版本号，然后与HBase中的版本号比较。如果Redis中的版本号低于HBase，则从HBase读取最新数据并更新Redis。同时，对重要数据的写操作进行排队处理，减少并发带来的一致性问题。