面试题：缓存设计之内存缓存与持久化缓存复杂场景应对

Question

在一个大型分布式微服务架构的金融交易系统中，既要保证交易数据的强一致性，又要利用缓存提升响应速度，设计一套综合内存缓存与持久化缓存的方案，并详细说明如何处理缓存穿透、缓存雪崩以及高并发下的数据一致性问题。

Answer 1

综合内存缓存与持久化缓存方案

1. 内存缓存：选用Redis作为内存缓存，因其具备高性能读写能力，适合处理高并发场景。将高频访问的交易数据（如近期交易记录、用户账户余额等）存储在Redis中。例如，采用哈希结构存储用户账户信息，以用户ID为键，账户详细信息为哈希值。
2. 持久化缓存：采用磁盘型数据库（如MySQL）作为持久化缓存，用于存储所有交易数据，保证数据的持久性。在MySQL中设计合理的表结构，如交易记录表包含交易ID、交易时间、交易金额、交易双方等字段。

缓存穿透处理

1. 布隆过滤器：在缓存之前，先使用布隆过滤器。当查询请求到来时，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询缓存和数据库，避免大量无效请求穿透到数据库。例如，在系统启动时，将数据库中所有的交易ID加载到布隆过滤器中。
2. 空值缓存：当查询数据库后发现数据不存在，将空值也缓存起来，并设置较短的过期时间。下次同样的请求过来时，直接从缓存中获取空值，而不查询数据库。

缓存雪崩处理

1. 设置不同过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期。对于内存缓存中的数据，设置随机的过期时间，在一定时间范围内（如1 - 2小时）随机取值作为过期时间。
2. 二级缓存：构建二级缓存结构，如一级缓存使用Redis，二级缓存使用本地缓存（如Guava Cache）。当一级缓存失效时，先从二级缓存获取数据，若二级缓存也没有，再查询数据库，并将数据同时更新到一级和二级缓存中。
3. 缓存预热：系统启动时，预先将部分热点数据加载到缓存中，避免系统刚启动时大量请求同时查询数据库。

高并发下的数据一致性问题处理

1. 读写锁：在更新数据时，使用读写锁。写操作获取写锁，此时其他读写操作都被阻塞，保证写操作的原子性。读操作获取读锁，多个读操作可以同时进行，但不能与写操作同时进行。例如，在更新用户账户余额时，先获取写锁，更新完成后释放锁。
2. 事务机制：在数据库层面，利用事务保证数据的一致性。对于涉及多个操作的交易，如转账操作，将扣除一方账户余额和增加另一方账户余额的操作放在一个事务中。如果其中任何一个操作失败，整个事务回滚。
3. 缓存更新策略：采用“先更新数据库，再删除缓存”的策略。在更新数据库成功后，立即删除对应的缓存数据。当下次请求到来时，会重新从数据库加载数据并更新到缓存中。同时，为了防止删除缓存失败，可以引入消息队列，将删除缓存的操作发送到消息队列中，确保最终一致性。