面试题：缓存设计之专家难度：复杂业务下的缓存粒度精准选择与命中率极致优化

Question

设想你正在负责一个大型金融交易系统的后端缓存设计，该系统涉及多种交易类型（如股票交易、期货交易、外汇交易等），每种交易又有不同的交易阶段（下单、撮合、结算等），且交易数据实时性要求极高，同时对缓存命中率有近乎苛刻的要求。请深入分析在这种复杂业务场景下，如何精准选择缓存粒度以达到极致的命中率优化，包括如何考虑数据的更新频率、访问模式、一致性要求等因素，并且给出具体的缓存架构设计和技术选型建议。

Answer 1

缓存粒度选择分析

1. 按交易类型和阶段细分
   • 由于存在多种交易类型和不同交易阶段，将缓存按交易类型（股票、期货、外汇等）以及交易阶段（下单、撮合、结算）进一步细分是合理的。例如，股票交易下单阶段的数据与期货交易撮合阶段的数据在业务逻辑和使用场景上差异较大，分开缓存可以避免不同业务数据相互干扰，提高缓存命中率。
2. 考虑数据更新频率
   • 对于更新频率高的数据，如正在撮合中的交易数据，缓存粒度应相对较小。因为如果粒度太大，当某一具体交易数据更新时，会导致大量无关数据被刷新，降低缓存命中率。比如，只缓存单个撮合中的订单数据，而不是整个撮合阶段的所有订单数据。对于更新频率低的数据，如已结算完成且很少变动的交易记录，可以适当增大缓存粒度，例如按天或按周缓存一批已结算的交易数据。
3. 结合访问模式
   • 如果系统中对某类交易的某个阶段数据经常以批量方式访问，例如查询某段时间内所有股票交易的下单记录，那么缓存粒度可以适当增大，以满足批量访问需求。相反，如果主要以单个交易数据的形式访问，如查询某一笔具体期货交易的结算详情，则缓存粒度应细化到单个交易数据。
4. 一致性要求
   • 对于一致性要求极高的数据，如涉及资金变动的结算数据，缓存粒度要小。这样在数据更新时，可以精准地更新对应缓存，保证缓存与数据库的一致性。对于一致性要求相对较低的数据，如某些交易的历史查询数据，缓存粒度可适当增大，减少缓存更新频率，提高缓存命中率。

缓存架构设计

1. 多级缓存架构
   • 一级缓存（本地缓存）：在应用服务器本地部署缓存，如使用 Ehcache 。它的优点是访问速度极快，可应对高频次的读请求。对于一些访问非常频繁且一致性要求不是绝对严格的数据，如交易类型的基础配置信息，可以缓存在本地。但本地缓存容量有限，且不具备数据持久化和集群共享功能。
   • 二级缓存（分布式缓存）：采用 Redis 作为分布式缓存。Redis 具有高性能、高并发的特点，适合处理大量实时交易数据的缓存需求。它支持多种数据结构，能满足不同缓存粒度的设计。例如，可以使用哈希结构存储单个交易的详细信息，使用列表结构存储某类交易在某阶段的批量数据。分布式缓存还可以通过集群部署提高可用性和扩展性。
2. 缓存更新策略
   • 写后更新：对于更新频率较低且一致性要求相对不高的数据，采用写后更新策略。即先更新数据库，再异步更新缓存。这样可以减少更新操作对系统性能的影响，但可能会导致短时间内缓存与数据库数据不一致。
   • 写前更新：对于一致性要求极高的数据，如结算数据，采用写前更新策略。先更新缓存，再更新数据库，确保缓存始终保持最新数据。但这种方式对系统的事务处理要求较高，以避免数据不一致问题。

技术选型建议

1. 缓存技术
   • Redis：作为分布式缓存，如前文所述，其高性能、丰富的数据结构以及集群支持等特性，非常适合大型金融交易系统的缓存需求。
   • Ehcache：作为本地缓存，简单易用，快速高效，能够为应用提供第一层快速缓存，减轻分布式缓存的压力。
2. 缓存监控与管理
   • Prometheus + Grafana：用于缓存的监控，Prometheus 可以收集缓存的各项指标，如命中率、缓存大小、缓存更新频率等。Grafana 则将这些指标以可视化的方式展示出来，方便运维人员及时发现缓存性能问题，并进行优化。
3. 数据持久化
   • 对于 Redis 缓存，采用 RDB 和 AOF 混合持久化策略。RDB 适合做全量备份，恢复速度快；AOF 适合记录增量修改，保证数据的完整性。这样在系统故障后，可以快速恢复缓存数据，减少对业务的影响。