面试题：缓存设计之高级难度：复杂业务下基于Java线程池的缓存命中率优化策略

Question

假设你正在开发一个电商系统的缓存模块，系统中有大量不同类型的商品数据缓存需求，读写操作频繁且并发度高。请阐述如何利用Java线程池来设计一个缓存系统，以最大化提升缓存命中率，并考虑如何处理缓存穿透、缓存雪崩等问题。

Answer 1

利用Java线程池设计缓存系统提升命中率

1. 线程池的选择：
   • 对于电商系统缓存模块，由于读写操作频繁且并发度高，可以选择ThreadPoolExecutor。例如，可以根据系统的硬件资源和预估的并发量来设置核心线程数corePoolSize、最大线程数maximumPoolSize。
   • 核心线程数可以设置为CPU核心数的一定倍数（如2倍），以充分利用CPU资源。最大线程数可以根据系统的最大并发承受能力进行调整，同时要考虑系统的内存等资源限制。
   • 设置合适的队列BlockingQueue，如LinkedBlockingQueue，来缓冲任务。队列大小也需要根据实际情况设置，避免队列过大导致内存溢出或过小导致任务拒绝。
2. 缓存读写操作：
   • 读操作：
     • 可以将读缓存操作封装成任务提交到线程池。在线程池中，首先检查缓存中是否存在所需商品数据。如果存在，直接返回缓存数据，提升缓存命中率。
     • 例如，定义一个CacheReaderTask类实现Runnable接口，在run方法中进行缓存读取逻辑。
   • 写操作：
     • 同样将写缓存操作封装成任务提交到线程池。当有新的商品数据需要缓存时，线程池中的线程负责将数据写入缓存。可以采用异步写入的方式，减少对主线程的阻塞，提高系统整体性能。
     • 例如，定义一个CacheWriterTask类实现Runnable接口，在run方法中进行缓存写入逻辑。
3. 缓存数据结构：
   • 可以使用ConcurrentHashMap来存储缓存数据，它支持高并发的读写操作，保证在多线程环境下的数据一致性和高性能。对于不同类型的商品数据，可以采用不同的ConcurrentHashMap实例或者通过合适的前缀来区分，便于管理和维护。

处理缓存穿透问题

1. 布隆过滤器：
   • 在缓存读取之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器可以快速判断一个元素是否在一个集合中，误判率较低。
   • 当有读请求时，先查询布隆过滤器，如果布隆过滤器判断数据不存在，直接返回，不再查询数据库，避免无效的数据库查询，从而防止缓存穿透。
   • 例如，可以使用Google的Guava库中的BloomFilter来实现。在商品数据写入缓存时，同时将数据的唯一标识（如商品ID）添加到布隆过滤器中。
2. 空值缓存：
   • 当查询数据库发现数据不存在时，仍然将一个空值（如null）缓存起来，并设置一个较短的过期时间。这样下次相同的查询请求就可以直接从缓存中获取空值，而不会再次查询数据库。
   • 例如，在CacheReaderTask中，如果查询数据库返回null，则将null值写入缓存，并设置过期时间为1分钟。

处理缓存雪崩问题

1. 缓存过期时间打散：
   • 对于大量的商品缓存数据，设置不同的过期时间，避免所有缓存同时过期。可以在一个合理的时间范围内（如1 - 24小时），随机为每个商品缓存设置过期时间。
   • 例如，在CacheWriterTask中，使用Random类生成一个随机的过期时间（单位可以是秒），然后设置到缓存数据中。
2. 互斥锁：
   • 当缓存过期后，在查询数据库并重新构建缓存时，可以使用互斥锁（如ReentrantLock）来保证同一时间只有一个线程去查询数据库和更新缓存。其他线程等待该线程更新完缓存后，直接从缓存中获取数据。
   • 例如，在CacheReaderTask中，当发现缓存过期时，先获取互斥锁，查询数据库更新缓存后释放锁。其他线程在获取锁失败时，等待一段时间后再次尝试从缓存获取数据。