面试题：复杂业务场景下的缓存压缩设计

Question

假设你正在开发一个涉及海量数据、实时分析且对数据一致性要求较高的后端系统。在这样复杂的业务场景中，如何设计缓存压缩方案，既能有效减少存储与网络开销，又能确保数据的实时性、一致性和系统的整体高可用性？请详细描述设计思路和关键技术点。

Answer 1

设计思路

1. 数据分类：对海量数据按访问频率、更新频率、重要性等维度进行分类。比如，将访问频率高且更新频率低的数据作为一类，这类数据适合长时间缓存；而更新频繁的数据则单独处理。
2. 缓存层级设计：采用多级缓存架构。如一级缓存使用内存缓存（如Redis），用于快速响应高频请求；二级缓存可以使用分布式文件系统（如Ceph）存储压缩后的数据，适用于访问频率稍低的数据。
3. 实时性保障：对于实时性要求高的数据，建立实时更新机制。当数据发生变化时，通过消息队列（如Kafka）及时通知相关缓存进行更新。对于不同类别的数据，设定不同的缓存过期时间，高频更新数据的缓存过期时间较短。
4. 一致性维护：利用分布式锁（如Redis分布式锁）保证在更新数据时，缓存和数据源的一致性。在更新数据源的同时，加锁更新相关缓存。另外，采用读写锁，读操作可以并发进行，写操作则独占锁，防止数据不一致。
5. 高可用性：对缓存节点进行冗余部署，使用集群技术（如Redis Cluster）。同时，设置监控系统（如Prometheus + Grafana）实时监测缓存的状态，当某个节点出现故障时，自动进行故障转移（如Redis Sentinel）。

关键技术点

1. 压缩算法：选择高效的压缩算法，如Snappy、LZ4等，这些算法在压缩速度和压缩比之间有较好的平衡，适用于海量数据的压缩。例如，Snappy适合对性能要求高且对压缩比要求不是特别极致的场景；LZ4在压缩速度上非常快，且压缩比也不错。
2. 缓存同步机制：基于发布 - 订阅模式的消息队列（如Kafka）实现缓存与数据源之间的同步。生产者将数据变更消息发送到Kafka主题，消费者监听主题并更新相应的缓存。
3. 分布式缓存技术：使用Redis Cluster实现分布式缓存，它通过数据分片将数据分布在多个节点上，提高缓存的容量和读写性能。同时，利用Redis Sentinel实现主从切换和故障恢复，保证缓存的高可用性。
4. 数据校验：在缓存数据读取和写入时，采用哈希校验（如MD5、SHA - 256）等方式对数据进行校验，确保缓存数据的完整性和一致性。如果校验失败，则重新从数据源获取数据并更新缓存。