面试题：Cassandra复杂业务场景下缓存设置的灵活定制

Question

假设存在一个复杂的Cassandra应用场景，数据读写模式不规则，部分数据访问频率极高且时效性强，部分数据访问频率低但需长期保存。请详细阐述如何灵活配置缓存设置以满足这种业务需求，包括如何动态调整缓存策略，以及如何结合其他Cassandra特性（如数据分区、复制因子等）来协同优化。

Answer 1

缓存设置策略

1. 分层缓存：
   • 应用层缓存：在应用程序代码中使用本地缓存（如Guava Cache）。对于访问频率极高且时效性强的数据，可将其直接缓存在应用层。这种缓存具有极低的访问延迟，因为数据无需经过网络即可获取。例如，对于某些经常查询的实时统计数据，可以在应用服务器的内存中进行缓存，设置较短的过期时间以保证数据的时效性。
   • 分布式缓存：引入像Redis这样的分布式缓存。它可以跨多个应用实例共享缓存数据，适合存储那些需要在不同应用部分或不同服务器之间共享的高频数据。通过设置合适的过期时间，既能保证时效性，又能减少对Cassandra的读压力。比如，对于一些用户相关的高频配置信息，可以放在Redis中，设置几分钟到几小时不等的过期时间，根据实际业务需求而定。
2. 缓存数据选择：
   • 高频且时效性强的数据：这类数据应优先被缓存。通过分析业务日志和监控数据，确定哪些数据符合此特征。例如，实时排行榜数据，每分钟甚至每秒都可能被大量查询，并且需要实时更新，就应该放入应用层或分布式缓存中。
   • 低频但长期保存的数据：对于这部分数据，一般不建议放入缓存，因为缓存资源有限，长期占用缓存空间可能影响对高频数据的缓存效果。不过，如果存在偶尔会有大量查询的低频数据，可以考虑使用二级缓存（如Hazelcast提供的二级缓存功能），并且设置较长的缓存过期时间，在保证不频繁查询Cassandra的同时，不会过度占用主要缓存资源。

动态调整缓存策略

1. 基于监控数据：
   • 使用Prometheus和Grafana等工具对Cassandra的读写请求频率、缓存命中率、缓存占用内存等指标进行实时监控。例如，如果发现某个缓存的命中率持续下降，说明缓存中的数据可能不再符合当前的访问模式，需要调整缓存策略。
   • 可以设置阈值，当缓存命中率低于一定值（如70%）时，触发动态调整。通过分析监控数据，确定哪些数据不再频繁访问，将其从缓存中移除，为新的高频数据腾出空间。
2. 业务场景变化：
   • 随着业务的发展，数据访问模式可能会发生变化。例如，新功能上线可能导致某些原本低频的数据突然访问频率增加。开发人员需要及时根据业务变化调整缓存策略。
   • 可以通过定期回顾业务需求和分析数据访问日志，提前预测业务变化对数据访问模式的影响，从而主动调整缓存策略。比如，在电商促销活动前，预测某些商品详情页数据的访问量会大幅增加，提前将相关数据加入缓存，并适当增加缓存空间。

结合Cassandra特性协同优化

1. 数据分区：
   • 基于缓存需求分区：对于高频且时效性强的数据，可以采用与低频但长期保存的数据不同的分区策略。例如，对于高频数据，可以按照经常查询的维度进行分区，如按用户ID分区，如果应用主要是按用户维度进行高频查询，这样可以使同一用户相关的高频数据尽量存储在同一节点或少数节点上，减少跨节点查询的开销，同时也便于缓存管理。因为缓存可以根据分区信息更精准地缓存数据，减少不必要的缓存数据获取。
   • 考虑数据关联性分区：如果某些低频数据与高频数据存在关联关系，在分区时应尽量将它们放在相近的位置。比如，订单详情（低频数据）和订单摘要（高频数据），可以通过合理的分区策略使它们存储在相邻的节点或同一机架内，这样在获取高频数据时，如果需要关联低频数据，能减少数据传输的开销，并且在缓存高频数据时，可以考虑将关联的低频数据部分也一同缓存，以提高整体的查询效率。
2. 复制因子：
   • 高频数据：对于高频且时效性强的数据，可以适当提高复制因子。因为这类数据的可用性和读取性能至关重要。例如，将复制因子设置为3或更高，分布在不同的机架上，这样即使某个节点或机架出现故障，仍然能够快速从其他副本读取数据，同时也可以利用多个副本进行并行读取，提高读取速度。并且，由于数据时效性强，更新操作频繁，较高的复制因子能保证数据在多个副本之间快速同步，减少数据不一致的时间窗口。
   • 低频数据：低频但长期保存的数据可以采用较低的复制因子，如2，以节省存储空间。因为这类数据访问频率低，对读取速度的要求相对不高，较低的复制因子在保证数据可靠性的同时，能降低存储成本。不过，需要注意在节点故障时及时修复副本，以确保数据的长期可用性。