面试题：缓存设计之高级难度：分布式缓存中的熔断与降级策略优化

Question

在分布式系统中使用Redis作为缓存，系统中有多个微服务会频繁读写缓存数据。当某个微服务出现故障导致缓存读写异常时，如何设计一个通用的缓存熔断与降级机制，既能保证故障隔离，又能在故障恢复后快速且平稳地恢复正常缓存使用？请阐述具体的实现思路、数据结构以及可能用到的技术手段。

Answer 1

实现思路

1. 故障检测：在每个微服务的缓存读写逻辑中添加异常捕获机制。当捕获到缓存读写异常时，记录异常次数。若异常次数在一定时间窗口内超过设定阈值，判定缓存服务出现故障，触发熔断。
2. 熔断状态管理：设置三种熔断状态，即关闭（Closed）、打开（Open）和半打开（Half - Open）。关闭状态下正常读写缓存；打开状态下直接返回降级数据，不再尝试读写缓存；半打开状态下允许少量请求尝试读写缓存，根据结果决定是否恢复正常或继续保持熔断。
3. 故障恢复：在半打开状态下，若连续一定数量的缓存读写请求成功，将熔断状态切换回关闭状态，恢复正常缓存使用。若仍有失败请求，重新回到打开状态。
4. 降级处理：当熔断打开时，返回预先设定的默认值、静态数据或从其他备用数据源获取数据，以保证业务的基本可用性。

数据结构

1. 计数器：记录缓存读写异常次数，可使用简单的整数变量。
2. 时间窗口：用于统计异常次数的时间范围，可使用时间戳记录窗口的起始和结束时间。
3. 熔断状态标识：使用枚举类型表示关闭、打开和半打开三种状态。

技术手段

1. 编程语言特性：利用所使用编程语言的异常处理机制捕获缓存读写异常。例如在Java中，使用try - catch块捕获Redis相关异常。
2. 定时任务：使用定时任务框架（如Quartz）定期重置异常计数器，以确保统计的异常次数是在一个固定的时间窗口内。
3. 分布式协调工具：如ZooKeeper，用于在多个微服务之间同步熔断状态，保证所有微服务对缓存故障的认知一致。避免部分微服务熔断，部分微服务仍尝试读写缓存的不一致情况。