面试题：缓存设计之实时风控系统缓存高可用与性能优化

Question

在高并发的实时风控场景下，缓存可能成为性能瓶颈或出现单点故障。请设计一套方案，实现缓存系统的高可用性，并在保障数据一致性的前提下，最大程度地优化缓存读写性能，包括但不限于缓存集群搭建、负载均衡策略、缓存预热等方面的设计，并说明各部分的原理和优势。

Answer 1

缓存集群搭建

1. 分布式缓存集群：采用如 Redis Cluster 这样的分布式缓存方案。Redis Cluster 通过将数据分布在多个节点上，利用哈希槽（hash slot）机制，每个节点负责一部分哈希槽，来实现数据的分布式存储。
   • 原理：客户端计算数据的哈希值，通过对哈希值取模映射到对应的哈希槽，进而定位到存储该数据的节点。
   • 优势：有效扩展缓存容量，提高系统整体性能，每个节点都可以独立处理读写请求，提升了并发处理能力，同时具备一定的容错能力。
2. 主从复制集群：在每个节点内部，采用主从复制的方式。以 Redis 为例，一个主节点负责写操作，多个从节点复制主节点的数据。
   • 原理：主节点将写操作日志以追加的方式记录下来，从节点通过同步主节点的日志来保持数据一致。
   • 优势：提高了数据的冗余度，从节点可以分担读请求，提升整体读性能，并且在主节点故障时，从节点可以晋升为主节点，保障系统可用性。

负载均衡策略

1. 客户端负载均衡：在客户端代码中实现负载均衡逻辑，如使用一致性哈希算法。
   • 原理：一致性哈希算法将所有节点映射到一个固定长度的哈希环上，客户端根据数据的键计算哈希值，沿哈希环顺时针找到最近的节点进行读写操作。当有节点加入或离开时，只有该节点附近的少量数据会受影响。
   • 优势：减少了额外的负载均衡设备或服务的开销，提高了系统的灵活性和可扩展性，在一定程度上减轻了中心负载均衡器的压力。
2. 代理层负载均衡：引入代理层如 Twemproxy 等，客户端请求先到代理层，代理层负责将请求转发到合适的缓存节点。
   • 原理：代理层维护节点信息和负载均衡算法，根据算法（如轮询、加权轮询等）将请求分配到不同的缓存节点。
   • 优势：对客户端透明，客户端无需感知后端缓存节点的变化，便于集中管理和维护，同时可以对请求进行统一的处理和监控。

缓存预热

1. 启动时预热：在系统启动阶段，通过脚本或程序预先加载一些热点数据到缓存中。
   • 原理：提前将业务中经常访问的数据主动写入缓存，避免首次请求时缓存穿透到后端数据源。
   • 优势：在系统上线初期就能保证较高的缓存命中率，提升响应速度，减少后端数据源的压力。
2. 定时预热：根据业务特点，设置定时任务，在特定时间（如业务低峰期）更新或补充缓存中的热点数据。
   • 原理：按照设定的时间周期，主动查询后端数据源获取最新数据并更新到缓存。
   • 优势：确保缓存数据的时效性，减少因数据过期导致的缓存失效问题，保障系统在不同时段都能维持良好性能。

数据一致性保障

1. 读写锁机制：在对缓存数据进行读写操作时，使用读写锁。读操作可以并发进行，写操作则需要获取独占锁。
   • 原理：读锁允许多个线程同时读取数据，写锁则排斥其他读写操作，保证写操作的原子性，避免读写冲突导致的数据不一致。
   • 优势：在保证数据一致性的前提下，最大程度提高了读操作的并发性能。
2. 缓存更新策略：采用先更新数据库，再更新缓存（或先删除缓存再更新数据库）的策略，并结合重试机制。
   • 原理：确保数据库中的数据始终是最新的，在更新数据库后，同步更新缓存，若更新失败则进行重试。删除缓存再更新数据库则是通过删除缓存标记，让下次请求重新从数据库加载数据到缓存。
   • 优势：保证了缓存与数据库数据的最终一致性，通过重试机制提高了更新操作的成功率。