面试题：缓存设计 - 分布式环境下热点数据的缓存一致性

Question

在分布式后端开发中，多个服务器节点都可能会访问和修改热点数据。例如一个在线游戏的排行榜数据，是典型的热点数据。请阐述你会采用什么技术和方法来保证各个节点缓存中的热点数据一致性，并且在高并发情况下如何尽量减少缓存更新带来的性能损耗？

Answer 1

保证热点数据一致性的技术和方法

1. 分布式缓存一致性协议
   • 使用分布式锁：例如基于Redis的分布式锁。在修改热点数据前，先获取分布式锁。只有获取到锁的服务器节点才能对缓存中的热点数据进行修改，修改完成后释放锁。这样可以避免多个节点同时修改数据导致不一致。
   • 分布式一致性算法：如Raft、Paxos算法。这些算法可以保证在分布式系统中，各个节点就数据的一致性达成共识。以Raft为例，它通过选举一个领导者（Leader）来处理数据的写入，领导者将数据同步到其他节点（Follower），从而保证数据的一致性。
2. 数据版本控制
   • 乐观锁机制：在缓存数据中添加版本号字段。每次读取数据时，同时获取版本号。当需要更新数据时，将当前版本号与缓存中的版本号进行比较，如果相同则更新数据并递增版本号，否则说明数据已被其他节点修改，需要重新读取最新数据并再次尝试更新。
   • 时间戳：类似版本号，使用时间戳标记数据的更新时间。更新数据时，只有当时间戳符合预期（例如当前时间戳大于缓存中的时间戳）才进行更新。
3. 缓存同步策略
   • 写后同步：节点先更新本地缓存数据，然后通过异步机制将更新操作同步到其他节点的缓存。可以使用消息队列（如Kafka）来异步传递缓存更新消息，其他节点接收到消息后更新自己的缓存。
   • 写前同步：在更新本地缓存前，先将更新操作广播到其他节点，等待所有节点确认可以更新后，再进行本地缓存的更新。这种方式可以确保数据在所有节点的缓存中几乎同时更新，但可能会影响性能，因为需要等待所有节点的确认。

减少缓存更新性能损耗的方法

1. 批量更新
   • 将多个缓存更新操作合并为一个批量操作。例如，对于游戏排行榜数据，如果有多个玩家的排名发生变化，可以将这些变化批量处理，一次性更新缓存，而不是逐个更新，减少缓存更新的频率。
2. 异步更新
   • 采用异步方式进行缓存更新。如前面提到的利用消息队列，将缓存更新任务放入队列中，由专门的消费者线程异步处理，这样主线程不会因为缓存更新而阻塞，提高系统的并发处理能力。
3. 分级缓存
   • 构建多级缓存结构，如本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）结合。对于读多写少的热点数据，先从本地缓存读取，如果本地缓存没有命中再去分布式缓存读取。写操作先更新分布式缓存，然后通过异步机制更新本地缓存。这样可以减少对分布式缓存的直接读写压力，提高系统性能。
4. 缓存预热
   • 在系统启动或负载较低时，预先将热点数据加载到缓存中，并设置合理的缓存过期时间。这样在高并发情况下，可以减少因缓存未命中导致的数据库查询和缓存更新操作，从而降低性能损耗。