面试题：缓存设计之在线教育平台缓存数据更新策略

Question

在在线教育平台中，假设课程信息经常会有更新操作，同时为了应对高并发，使用了缓存。请阐述你会采用何种缓存数据更新策略，以确保缓存与数据库数据的一致性，并且尽量减少高并发场景下的缓存击穿、缓存雪崩问题。

Answer 1

缓存数据更新策略

1. Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）
   • 读操作：
     • 首先从缓存中读取课程信息。如果缓存命中，直接返回缓存中的数据。
     • 如果缓存未命中，从数据库中读取课程信息，然后将读取到的数据放入缓存，并返回给调用方。
   • 写操作：
     • 先更新数据库中的课程信息。
     • 然后删除对应的缓存数据。这样下次读取时，会重新从数据库加载最新数据到缓存。此方法简单直观，能保证数据一致性，因为缓存删除操作相对更新操作更简单和可靠，减少了缓存与数据库数据不一致的窗口。
2. Write - Through Pattern（写穿透模式）
   • 写操作：
     • 同时更新数据库和缓存中的课程信息。确保数据库和缓存的数据立即保持一致。为了提高写操作的性能，可以采用批量写的方式，减少数据库和缓存的写次数。例如，收集多个课程更新操作，批量写入数据库和缓存。
     • 在高并发场景下，可能需要对写操作进行排队处理，防止大量写操作同时冲击数据库和缓存。可以使用消息队列（如 Kafka），将写请求发送到队列，由队列消费者依次处理更新数据库和缓存的操作。
   • 读操作：直接从缓存读取数据，如果缓存未命中，从数据库读取并更新缓存。
3. Write - Behind Caching Pattern（写回缓存模式）
   • 写操作：
     • 只更新缓存中的课程信息，标记缓存数据为脏数据。然后由专门的异步线程或任务，在合适的时机（例如缓存数据积累到一定数量，或者达到一定时间间隔）将脏数据批量更新到数据库。
     • 为了防止在异步更新到数据库之前系统崩溃导致数据丢失，可以采用持久化缓存（如 Redis 的 AOF 或 RDB 持久化机制）。同时，系统重启时，需要检查缓存中的脏数据并进行恢复更新到数据库。
   • 读操作：优先从缓存读取数据。如果缓存未命中，从数据库读取并更新缓存。

应对缓存击穿和缓存雪崩问题

1. 应对缓存击穿
   • 使用互斥锁：在缓存未命中时，使用互斥锁（如 Redis 的 SETNX 命令实现分布式锁）。只有获取到锁的线程可以从数据库读取数据并更新缓存，其他线程等待。这样可以防止大量并发请求同时查询数据库。例如，在 Java 中可以使用 Redisson 等库实现分布式锁。
   • 设置热点数据永不过期：对于一些热点课程信息，设置缓存永不过期，同时可以在缓存数据中加入版本号或者时间戳，当数据库数据更新时，通过更新缓存中的版本号等方式，通知应用程序重新加载数据。
2. 应对缓存雪崩
   • 分散过期时间：避免大量课程缓存设置相同的过期时间。可以在设置缓存过期时间时，加上一个随机值。例如，原本设置缓存过期时间为 60 分钟，可以改为 55 - 65 分钟之间的随机值，这样可以分散缓存过期的时间点，避免大量缓存同时过期。
   • 使用二级缓存：采用主缓存和二级缓存的架构。主缓存失效时，从二级缓存读取数据。二级缓存可以设置较长的过期时间或者永不过期。例如，主缓存使用 Redis，二级缓存可以使用本地缓存（如 Guava Cache）。
   • 搭建缓存集群：采用分布式缓存集群（如 Redis Cluster），提高缓存的可用性。即使部分缓存节点失效，其他节点仍能提供服务。同时，对缓存集群进行监控和自动故障转移，确保系统的稳定性。