面试题：缓存设计之缓存预热策略在复杂高并发场景的极致应用

Question

假设你负责设计一个金融交易系统的后端缓存，该系统面临每秒数万笔交易请求，且对数据一致性和可用性要求极高。请阐述你将如何设计缓存预热策略，不仅要满足高并发交易查询需求，还要应对诸如网络故障、缓存雪崩等极端情况，同时保证交易数据的强一致性。详细说明用到的技术选型、架构设计以及应急处理机制。

Answer 1

技术选型

1. 缓存数据库：选用 Redis 作为缓存数据库。Redis 具备高性能、支持多种数据结构（如哈希表适合存储交易相关数据）、丰富的原子操作指令（有助于保证数据一致性），并且支持主从复制和集群模式，可提升可用性。
2. 分布式协调服务：使用 ZooKeeper。它能用于分布式环境下的配置管理、服务发现与注册，在缓存预热及应对极端情况时发挥重要作用，例如监控缓存节点状态、协调预热过程中的数据同步等。

架构设计

1. 分层缓存架构
   • 一级缓存：在应用服务器本地部署缓存（如 Ehcache），用于存储高频访问且对实时性要求稍低的数据。它能快速响应部分交易查询请求，减轻后端 Redis 缓存压力。
   • 二级缓存：采用 Redis 集群作为主要缓存层，存储关键交易数据。Redis 集群通过分片机制，将数据分布在多个节点上，提升整体缓存容量和读写性能，以应对每秒数万笔交易请求。
2. 缓存预热流程
   • 数据来源：从数据库中批量读取近期高频交易相关数据，这些数据可根据交易类型、客户等维度进行分类。
   • 预热策略：
     • 定时预热：在系统业务低峰期，例如凌晨时段，通过定时任务从数据库读取数据并加载到 Redis 缓存中。利用 Redis 的管道（Pipeline）技术，批量执行写操作，减少网络开销，提高预热效率。
     • 按需预热：当系统启动或缓存中某些数据缺失时，根据实时交易请求，从数据库加载数据并写入缓存。同时记录这些热点数据，为后续定时预热提供参考。
   • 数据同步：利用 ZooKeeper 维护缓存数据版本号。当数据库中的交易数据发生变化时，通过消息队列（如 Kafka）通知相关服务，服务更新 Redis 缓存后，在 ZooKeeper 中更新版本号。其他服务在读取缓存数据时，先对比版本号，若不一致则重新从缓存加载数据，保证数据一致性。

应急处理机制

1. 网络故障
   • 重试机制：当应用与 Redis 缓存之间出现网络故障时，应用程序设置合理的重试次数和重试间隔。例如，首次失败后等待 100ms 重试，每次重试间隔翻倍，最多重试 3 次。若重试仍失败，则记录日志并返回友好的错误提示给前端。
   • 备用链路：建立备用网络链路，如使用多网卡绑定技术或不同运营商网络，当主网络链路出现故障时，自动切换到备用链路，确保应用与缓存之间的通信畅通。
2. 缓存雪崩
   • 设置不同过期时间：在缓存预热时，为不同数据设置随机的过期时间，避免大量数据在同一时间过期，分散过期压力。例如，将过期时间设置在 1 - 2 小时内的随机值。
   • 多级缓存兜底：当 Redis 缓存出现雪崩，一级缓存（如 Ehcache）仍可提供部分数据支持，保证部分交易查询能正常响应。同时，启动应急预热机制，优先从数据库加载热点数据到 Redis 缓存，逐步恢复缓存服务。
   • 熔断与降级：当缓存雪崩导致系统负载过高时，启用熔断机制，暂时切断部分非关键业务的缓存访问，优先保障核心交易业务。对于非关键业务，进行降级处理，如返回默认数据或简单提示信息，以保证系统整体可用性。