面试题：缓存设计：复杂金融交易业务场景下缓存架构优化

Question

假设现在有一个复杂的金融交易系统，涉及多种交易类型（如股票交易、期货交易、外汇交易等），每种交易类型都有不同的访问频率和数据更新策略。同时，系统需要满足极高的可用性和性能要求。请你设计一个完整的缓存架构，并详细阐述缓存的选型、数据分区策略、缓存更新机制以及如何应对故障恢复等方面，以确保缓存系统能够高效稳定地支持该复杂业务场景。

Answer 1

缓存选型

1. Redis：
   • 理由：Redis 是一个高性能的键值对存储数据库，支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等。对于金融交易系统，它可以灵活存储不同类型的交易数据。其读写性能极高，能够满足系统对高可用性和性能的要求。此外，Redis 支持主从复制、哨兵模式和集群模式，可用于实现高可用和数据冗余，应对故障恢复。
2. Memcached：
   • 可作为补充：Memcached 也是高性能的分布式缓存系统，主要用于缓存简单的键值对数据。在金融交易系统中，对于一些访问频率极高但数据结构简单（如一些固定的配置参数）的数据，可以使用 Memcached 进行缓存，以减轻 Redis 的负载。

数据分区策略

1. 按交易类型分区：
   • 实现方式：根据不同的交易类型（股票交易、期货交易、外汇交易等）进行数据分区。例如，以交易类型作为 Redis 键的前缀，如 stock_、futures_、forex_ 等。每个前缀下存储该交易类型相关的所有缓存数据。
   • 优点：便于管理和维护不同交易类型的数据，不同交易类型的缓存数据可以独立进行更新、扩展等操作。同时，按交易类型分区可以根据各交易类型的访问频率和数据更新策略，对不同分区进行针对性的优化。
2. 一致性哈希分区：
   • 实现方式：使用一致性哈希算法将数据分配到不同的 Redis 节点上。在系统中引入虚拟节点概念，通过对节点和数据键进行哈希计算，将数据均匀分布到各个节点。例如，假设有 3 个 Redis 节点，为每个节点生成 100 个虚拟节点，对数据键计算哈希值，然后映射到虚拟节点，进而找到对应的真实 Redis 节点。
   • 优点：当添加或移除 Redis 节点时，数据的迁移量较小，能够保证系统的稳定性和高性能。尤其适用于系统需要动态扩展或收缩缓存资源的场景。

缓存更新机制

1. 读写更新策略：
   • 写后更新：在进行数据更新操作时，先更新数据库，然后再更新缓存。例如，当股票交易完成后，首先在数据库中记录交易信息，然后更新 Redis 中与该股票交易相关的缓存数据，如股票价格、交易量等。
   • 写前更新：对于一些对数据一致性要求极高的场景，可以采用写前更新。即先更新缓存，再更新数据库。但这种方式存在一定风险，如果数据库更新失败，可能导致缓存和数据库数据不一致，需要通过重试机制或补偿操作来解决。
2. 基于时间的更新：
   • 设置过期时间：对于不同类型的交易数据，根据其数据更新策略设置不同的过期时间。例如，外汇交易市场实时性强，相关汇率缓存数据的过期时间可以设置较短，如几分钟；而一些股票交易的基本信息（如公司概况等）更新频率较低，过期时间可以设置较长，如一天或一周。
   • 定期刷新：除了设置过期时间让缓存自动过期外，还可以采用定期任务主动刷新缓存数据。例如，每天凌晨对一些隔夜数据进行刷新，确保缓存数据的准确性。

故障恢复

1. 主从复制与哨兵模式：
   • 主从复制：在 Redis 中，设置主节点和多个从节点。主节点负责处理写操作，并将数据同步到从节点。当主节点出现故障时，从节点可以继续提供读服务，保证系统的可用性。例如，在股票交易系统中，主节点处理交易数据的写入和缓存更新，从节点为前端交易界面提供实时数据读取服务。
   • 哨兵模式：引入哨兵节点来监控主从节点的状态。哨兵节点定期向主从节点发送心跳包，当发现主节点故障时，哨兵节点会自动进行选举，将一个从节点提升为主节点，并通知其他从节点进行复制关系的调整。这样可以实现自动故障恢复，减少人工干预。
2. 数据持久化：
   • RDB 持久化：Redis 支持 RDB（Redis Database）持久化方式，它将内存中的数据以快照的形式保存到磁盘上。在故障恢复时，可以通过加载 RDB 文件快速恢复数据。例如，每隔一段时间（如 1 小时）生成一个 RDB 文件，在系统重启或故障恢复时，加载最近的 RDB 文件，减少数据丢失。
   • AOF 持久化：AOF（Append - Only File）持久化方式将写操作以日志的形式追加到文件中。在故障恢复时，通过重放 AOF 日志文件来恢复数据。AOF 日志文件记录了每一个写操作，因此数据的完整性更高。可以根据业务需求设置 AOF 日志的刷盘策略，如每秒刷盘，以平衡性能和数据安全性。