面试题：缓存设计在社交应用中如何优化用户动态加载速度

Question

在社交应用场景下，用户每次打开应用都要加载大量动态内容，假设你负责后端缓存设计，阐述你会如何设计缓存策略，确保用户能快速加载到最新且准确的动态信息，例如从缓存命中率、缓存更新机制等方面说明。

Answer 1

缓存命中率相关策略

1. 多级缓存架构：
   • 采用本地缓存 + 分布式缓存：本地缓存（如 Guava Cache）用于快速响应热点数据请求，在应用服务器本地存储部分常用数据，减少对分布式缓存的压力。分布式缓存（如 Redis）作为主要缓存层，存储大部分动态数据。例如，对于经常访问的前 10% 热门用户的动态，先从本地缓存获取，若未命中再从 Redis 中获取。
   • 设置不同缓存级别：根据数据的访问频率和重要性设置不同级别的缓存。比如，将超级热点动态数据（如明星发布的动态）放在一级缓存，设置较长的过期时间；普通热门动态放在二级缓存，过期时间适中；不太热门的动态放在三级缓存，过期时间较短。
2. 缓存预取：
   • 基于用户行为预测：分析用户历史行为数据，预测用户可能感兴趣的动态内容。例如，如果用户经常在晚上 8 - 10 点浏览健身相关动态，在这个时间段前，提前将最新的健身动态缓存到用户对应的缓存空间中。
   • 基于时间规律：对于一些周期性更新的动态，如每天早上发布的新闻类动态，在发布前预取并缓存到相关缓存层，确保用户打开应用时能快速获取。
3. 缓存分片：
   • 按照用户 ID 分片：根据用户 ID 的哈希值将缓存数据分散到不同的缓存节点上。这样，每个用户的动态数据都相对集中在特定的缓存节点，当用户请求时能快速定位到对应缓存，提高命中率。例如，通过取模运算将用户 ID 映射到不同 Redis 节点。
   • 按照动态类型分片：将不同类型的动态（如文本动态、图片动态、视频动态）分别缓存到不同的区域或节点。当用户请求特定类型动态时，直接从相应缓存区域获取，减少缓存查找范围，提升命中率。

缓存更新机制相关策略

1. 写后更新：
   • 同步更新：当用户发布新动态或对已有动态进行修改、删除操作时，同时更新缓存和数据库。例如，在用户发布一条新动态后，先将新动态写入数据库，成功后立即更新 Redis 缓存中该用户的动态列表，确保缓存数据的一致性。
   • 异步更新：通过消息队列（如 Kafka）实现缓存更新。当有数据变更操作时，将更新消息发送到消息队列，由专门的消费者从队列中取出消息并异步更新缓存。这样可以避免同步更新带来的延迟，提高系统响应速度。例如，用户删除一条动态后，将删除消息发送到 Kafka 队列，消费者从队列获取消息后更新 Redis 缓存。
2. 写前失效： 在对数据库进行写操作前，先使对应的缓存失效。例如，当用户要修改一条动态内容时，在更新数据库之前，先删除 Redis 中该动态的缓存数据。这样，下次用户请求该动态时，缓存未命中，会从数据库加载最新数据并重新缓存，保证数据的准确性。
3. 缓存过期策略：
   • 设置合理的过期时间：根据动态数据的特性设置不同的过期时间。对于时效性强的动态（如实时热点事件相关动态），设置较短的过期时间，如 1 - 5 分钟；对于一般性动态，设置较长的过期时间，如 1 - 2 小时。
   • 主动更新过期缓存：除了依靠自然过期，在系统空闲时段主动检查并更新即将过期的缓存数据。例如，在凌晨 2 - 4 点系统访问量较低时，遍历缓存中即将过期的动态数据，从数据库获取最新数据并重新缓存，确保用户在白天使用应用时能获取到最新且准确的动态信息。