面试题答案
一键面试数据结构调整
- 分区缓存
- 优化思路：将BlockCache按列族或者业务类别进行分区，每个分区独立管理缓存。例如，对于频繁写入且访问模式差异大的不同列族数据，分别分配独立的缓存空间。这样避免不同类型数据在缓存中相互干扰，提升缓存命中率。
- 预期效果：减少因不同业务数据竞争缓存空间导致的频繁淘汰，提高写入和读取性能。特别是在写入负载高且数据具有明显业务区分时，能显著优化缓存利用率。
- 多层缓存结构
- 优化思路：构建多层缓存结构，如增加一个快速的小容量一级缓存（如基于内存的直接访问缓存）和现有的LRUBlockCache作为二级缓存。一级缓存用于存放最频繁访问的数据，当一级缓存未命中时再访问二级缓存。写入数据时，优先写入一级缓存，达到一定阈值后批量刷入二级缓存。
- 预期效果：加快数据的访问速度，减少对LRUBlockCache的直接访问压力，降低LRU算法频繁淘汰造成的性能损失。同时，批量刷入二级缓存可以减少写入操作对二级缓存的频繁影响，提高整体缓存效率。
淘汰算法改进
- LFU-LRU混合算法
- 优化思路：结合LFU（最少频率使用）和LRU算法。对于新写入的数据，先按照LRU算法管理，在缓存空间紧张时，优先淘汰LRU链尾数据。但当某个数据被访问一定次数后，将其移到一个基于LFU管理的缓存区域。在这个区域内，优先淘汰访问频率低的数据。
- 预期效果：避免单纯LRU算法因近期访问顺序导致频繁访问但间隔时间稍长的数据被淘汰的问题。通过结合LFU，能更好地保留热点数据，在高写入负载下，提升缓存命中率，进而提升系统性能。
- 动态权重LRU算法
- 优化思路：为不同类型的数据（如不同列族或不同业务数据）赋予动态权重。在进行LRU淘汰时，权重高的数据更不容易被淘汰。权重可以根据数据的访问频率、写入频率以及业务重要性等因素动态调整。例如，对于写入频繁但读取也频繁且业务关键的数据，赋予较高权重。
- 预期效果：在高写入负载下，根据业务需求灵活调整缓存淘汰策略，保证关键业务数据始终保留在缓存中，提高系统整体性能和稳定性，满足不同业务场景对数据缓存的差异化需求。