面试题：缓存设计之热点数据缓存优化

Question

假设你负责一个电商系统的后端开发，系统存在大量热点商品数据，在高并发场景下，如何设计缓存来提高这些热点数据的缓存命中率，同时保证数据一致性和系统性能？请详细阐述设计思路和可能用到的技术。

Answer 1

设计思路

1. 热点数据识别：
   • 利用日志分析，记录商品访问频率，定期分析找出访问次数多的热点商品。
   • 基于机器学习算法，根据商品属性、用户行为等预测潜在热点商品。
2. 缓存分层：
   • 一级缓存：采用本地缓存，如Guava Cache，部署在应用服务器上，处理高频访问，减少网络开销。设置较短过期时间，快速响应读请求。
   • 二级缓存：使用分布式缓存，如Redis，存储全量热点数据。设置较长过期时间，保证数据可用性，分担一级缓存压力。
3. 缓存预热：
   • 系统启动时，批量加载热点商品数据到缓存，避免高并发时缓存击穿。
   • 定时任务或消息队列驱动，在业务低峰期更新缓存，保证数据及时性。
4. 缓存更新策略：
   • 读写锁策略：读操作使用共享锁，写操作使用排他锁，保证读写安全。
   • 异步更新：写操作完成后，通过消息队列异步更新缓存，减少对业务流程影响。

可能用到的技术

1. Redis：
   • 高性能键值对存储，支持丰富数据结构，如String、Hash。
   • 具备持久化机制，保证数据可靠性。
   • 集群模式可扩展性强，满足高并发需求。
2. Guava Cache：
   • 简单易用，适合作为本地缓存。
   • 支持过期策略、自动加载等功能。
3. 消息队列（如Kafka、RabbitMQ）：
   • 解耦缓存更新操作，提高系统响应速度。
   • 保证消息可靠性和顺序性。
4. 读写锁（如Java并发包中的ReentrantReadWriteLock）：
   • 实现读写操作控制，保证数据一致性。