面试题：缓存设计之高并发下缓存与AI模型服务协同

Question

假设你的AI模型服务面临每秒数千次的高并发请求，且缓存系统需支持分布式部署。请描述你将如何设计缓存架构以确保数据一致性和高性能，同时说明如何处理缓存雪崩和缓存击穿问题，以及在这种场景下，缓存数据结构的选择和原因。

Answer 1

缓存架构设计

1. 分布式缓存选型：选用Redis作为缓存系统，因其支持分布式部署，具备高性能读写能力和丰富的数据结构。可采用Redis Cluster模式，它能自动将数据分布在多个节点上，实现水平扩展，有效应对高并发请求。
2. 数据分区策略：使用一致性哈希算法进行数据分区。这样在增加或减少节点时，只有少量数据需要迁移，保证缓存系统的稳定性和数据的均匀分布，提升缓存命中率。
3. 缓存读写策略：
   • 读策略：应用程序首先尝试从缓存读取数据。若缓存命中，直接返回数据；若未命中，从数据库读取数据，然后将数据写入缓存，并返回给应用程序。
   • 写策略：采用读写穿透策略，即应用程序更新数据时，同时更新数据库和缓存。确保缓存与数据库的数据一致性。为防止写操作过于频繁导致性能问题，可采用批量写操作。

处理缓存雪崩和缓存击穿问题

1. 缓存雪崩：
   • 设置不同过期时间：对缓存数据设置不同的过期时间，避免大量数据在同一时间过期。可以在原过期时间基础上加上一个随机值，使得过期时间分散。
   • 兜底策略：在缓存失效时，使用互斥锁或信号量限制同时从数据库读取数据的线程数量，防止大量请求同时涌入数据库，造成数据库压力过大。
   • 启用二级缓存：如使用Guava Cache作为本地二级缓存，在一级缓存（Redis）失效时，先从本地缓存读取数据，减少对数据库的请求。
2. 缓存击穿：
   • 使用互斥锁：当单个热点数据缓存失效时，使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）保证只有一个线程去从数据库加载数据并更新缓存，其他线程等待。
   • 热点数据永不过期：对于热点数据不设置过期时间，由应用程序定期主动更新缓存数据，避免因过期导致的缓存击穿问题。

缓存数据结构选择及原因

1. 字符串（String）：适用于简单的键值对存储，如用户信息、配置参数等。其优点是简单直接，读写效率高，占用内存少。
2. 哈希（Hash）：用于存储对象类型的数据，如商品详情。它将对象的各个字段存储为哈希表的字段，每个字段对应一个值。优点是存储结构清晰，便于对对象的部分字段进行更新操作，并且在存储大量对象时，相比字符串结构更节省内存。
3. 有序集合（Sorted Set）：如果需要对数据进行排序或范围查询，如排行榜功能，可使用有序集合。它通过分数（score）对元素进行排序，支持高效的范围查询操作。

通过以上缓存架构设计、问题处理策略以及数据结构选择，可以确保在高并发场景下缓存系统的数据一致性和高性能。