面试题：缓存设计之高级难度：缓存雪崩场景下的优化策略

Question

假设在高并发系统中发生了缓存雪崩，大量缓存同时过期，数据库瞬间承受巨大压力。请详细描述你会如何从缓存过期时间设置、缓存架构设计、系统容灾等多个方面进行优化，以避免或减轻缓存雪崩带来的影响。

Answer 1

缓存过期时间设置

1. 随机过期时间：
   • 避免所有缓存设置相同的过期时间。对于一批相似的数据，在一个合理的时间区间内设置随机的过期时间。例如，原本所有缓存过期时间为60分钟，可以改为在50 - 70分钟之间随机设置过期时间。这样可以分散缓存过期的时间点，防止大量缓存同时过期。
2. 定期更新与续约：
   • 定期更新：对于一些重要且不经常变化的数据，可以设置一个后台任务，定时（如每30分钟）去更新缓存数据，而不是依赖缓存自然过期。这样在缓存过期前就已经完成数据的更新，保证数据的连贯性。
   • 续约机制：当缓存被访问时，如果距离过期时间较近（如剩余时间小于10%），可以自动延长缓存的过期时间，例如延长当前剩余时间的50% ，从而减少缓存过期的频率。

缓存架构设计

1. 多级缓存架构：
   • 本地缓存：在应用服务器本地使用如Guava Cache等作为一级缓存。对于一些高频访问且数据量较小的数据，直接从本地缓存获取，减少对分布式缓存的压力。本地缓存具有访问速度快的特点，可以快速响应部分请求，降低整体系统的响应时间。
   • 分布式缓存：如Redis作为二级缓存，用于存储大量数据。当本地缓存未命中时，再从分布式缓存获取数据。多级缓存架构可以将请求分散，降低单个缓存层的压力，并且通过本地缓存的快速响应，提升整体系统性能。
2. 缓存集群与负载均衡：
   • 缓存集群：采用Redis Cluster等缓存集群方案，将数据分布在多个节点上。这样不仅可以提高缓存的存储容量，还能通过节点的并行处理能力，提升缓存的读写性能。
   • 负载均衡：使用如Nginx等负载均衡器，将请求均匀分配到各个缓存节点上。避免单个缓存节点因流量过大而出现性能瓶颈，保证缓存系统的稳定性和高可用性。

系统容灾

1. 数据库连接池优化：
   • 合理设置连接池参数：根据系统的并发量和数据库的承载能力，合理设置数据库连接池的最大连接数、最小连接数、最大等待时间等参数。例如，通过性能测试确定系统在高并发下，数据库连接池的最大连接数为200，最小连接数为50，最大等待时间为30秒。这样可以避免因连接数过多耗尽系统资源，或因连接数不足导致请求长时间等待。
   • 连接池监控与动态调整：建立对数据库连接池的监控机制，实时监测连接的使用情况、等待队列长度等指标。根据监控数据动态调整连接池参数，如在流量高峰期适当增加最大连接数，在流量低谷期减少连接数，以提高资源利用率。
2. 熔断与降级：
   • 熔断机制：引入Hystrix等熔断框架，当数据库请求失败率达到一定阈值（如50%）时，触发熔断。熔断后，后续请求不再直接访问数据库，而是快速返回一个预设的默认值或错误提示，防止大量无效请求持续占用数据库资源，避免数据库压力进一步增大。
   • 降级策略：对于一些非核心业务，可以进行降级处理。例如，在缓存雪崩时，关闭某些对数据实时性要求不高的业务功能，如一些统计报表的展示。将系统资源优先保障核心业务的正常运行，提升系统的整体可用性。
3. 数据预加载与异步加载：
   • 数据预加载：在系统启动时，或者在业务低峰期，提前将一些热点数据加载到缓存中。例如，电商系统在凌晨低峰期，将热门商品的信息预加载到缓存，这样在高峰期可以直接从缓存获取数据，减轻数据库压力。
   • 异步加载：对于一些缓存未命中的数据请求，可以采用异步方式从数据库加载数据并更新缓存。例如，使用消息队列（如Kafka）将缓存未命中的请求发送到队列中，由后台线程异步从数据库读取数据，更新缓存后再返回给客户端。这样可以避免同步操作对系统性能的影响，提升系统的并发处理能力。