面试题：缓存设计之复杂实时数据分析场景下的缓存架构优化

Question

假设存在一个复杂的实时数据分析场景，数据量庞大且分析维度多样，涉及多种数据源的实时数据整合。现有的基于缓存的实时数据分析流水线在性能和扩展性方面遇到瓶颈。请你设计一个优化的缓存架构，阐述你的设计思路，包括但不限于缓存分层策略、数据分片方式、缓存与数据源的交互机制等，并说明如何应对高并发和数据一致性挑战。

Answer 1

设计思路

1. 缓存分层策略
   • 前端缓存：在客户端（如浏览器）进行简单的数据缓存，用于存储一些不常变化且对实时性要求不高的数据，减轻后端压力。例如，一些固定的配置信息。
   • 本地缓存：在应用服务器本地设置缓存，如使用 Ehcache 等。这一层缓存主要用于存储应用频繁访问且变化频率较低的数据，降低对分布式缓存的访问压力。比如一些热门的分析结果。
   • 分布式缓存：采用 Redis 集群作为分布式缓存，它具有高性能、高并发处理能力。用于存储实时性要求较高、数据量较大且经常被访问的数据，如实时统计的关键指标数据。
2. 数据分片方式
   • 哈希分片：对于大部分数据，根据数据的唯一标识（如业务主键）通过哈希函数计算出哈希值，再对缓存节点数量取模，将数据均匀分布到各个缓存节点上。这种方式能保证数据在集群中的均匀分布，提高缓存利用率。
   • 按业务维度分片：对于一些特定业务场景下的数据，根据业务维度进行分片。例如，按数据源类型、分析维度等进行分片，将相关数据存储在同一节点或同一组节点上，方便进行批量处理和查询。
3. 缓存与数据源的交互机制
   • 缓存预热：在系统启动时，从数据源中加载部分热点数据到缓存中，避免系统启动初期大量的缓存穿透问题。
   • 写后更新：当数据发生变化时，先更新数据源，然后异步更新缓存。这样可以保证数据源的一致性，同时利用异步机制减少对业务操作的影响。可以使用消息队列（如 Kafka）来异步处理缓存更新任务。
   • 读时修复：当读取数据时发现缓存中不存在或数据已过期，从数据源中读取数据并更新到缓存中。同时，可以设置一个过期时间，确保缓存数据的时效性。

应对高并发和数据一致性挑战

1. 应对高并发
   • 负载均衡：在分布式缓存前端设置负载均衡器（如 Nginx），将高并发请求均匀分配到各个缓存节点上，避免单个节点压力过大。
   • 缓存集群扩展：根据业务发展和流量增长，动态扩展 Redis 集群节点数量，提高缓存的处理能力。
   • 异步处理：对于一些非关键的缓存操作（如缓存更新），采用异步方式处理，避免阻塞业务线程，提高系统的并发处理能力。
2. 应对数据一致性
   • 版本控制：在数据源和缓存中添加版本号字段，每次数据更新时版本号递增。在读取缓存数据时，先比较版本号，若不一致则从数据源重新读取并更新缓存。
   • 分布式锁：在进行缓存更新操作时，使用分布式锁（如 Redis 实现的分布式锁）来保证同一时间只有一个进程可以更新缓存，避免并发更新导致的数据不一致问题。
   • 数据校验：定期对缓存数据和数据源数据进行一致性校验，发现不一致时及时进行修复。可以采用抽样校验的方式，降低校验成本。