面试题：Spring Cloud微服务架构下复杂业务场景缓存选型优化策略

Question

假设在一个大型电商Spring Cloud微服务架构中，涉及商品详情展示、库存管理、订单处理等复杂业务场景，每个场景对缓存的读写性能、数据一致性、扩展性等要求不同。请从整体架构设计角度，阐述如何进行缓存选型及优化，以满足不同业务场景需求，并兼顾系统的性能、成本及可维护性。

Answer 1

缓存选型

1. 商品详情展示
   • 选型：选择Redis。它读写性能极高，能快速响应商品详情页的大量读请求。对于数据一致性要求，由于商品详情更新频率相对较低，可采用定期刷新缓存或在商品数据更新时及时失效缓存的策略。其丰富的数据结构（如哈希表）可以方便存储商品的各种属性信息，利于扩展性。
   • 理由：适合高并发读场景，且能较好满足数据一致性的弱要求，数据结构方便灵活存储商品信息。
2. 库存管理
   • 选型：可以考虑使用Redis的事务机制或结合分布式锁来保证库存数据的一致性。同时，对于读写性能，Redis能满足库存的实时查询和扣减操作。若库存数据量特别大且需要持久化，可考虑使用LevelDB等嵌入式数据库作为辅助，将热数据存于Redis，冷数据存于LevelDB。
   • 理由：Redis的事务和分布式锁能解决库存扣减等操作的数据一致性问题，结合嵌入式数据库可优化存储成本并兼顾性能和扩展性。
3. 订单处理
   • 选型：订单处理对数据一致性要求极高。可选用Tair这类支持事务且具有高可用性和扩展性的缓存。在订单创建、支付等关键流程中，通过事务保证数据的一致性。同时，Tair能很好地应对订单处理过程中的高并发读写场景。
   • 理由：满足订单处理对数据一致性的严格要求，同时具备良好的高并发处理能力和扩展性。

缓存优化

1. 性能优化
   • 缓存预热：在系统启动时，将热门商品详情、初始库存等数据提前加载到缓存中，避免首次请求时的缓存穿透问题，提高系统响应速度。
   • 多级缓存：对于商品详情展示，可采用浏览器缓存、CDN缓存和应用层缓存（如Redis）相结合的多级缓存策略。浏览器缓存和CDN缓存可以减轻应用层缓存的压力，进一步提高响应速度。
   • 异步更新缓存：对于库存和订单处理中的缓存更新操作，可采用异步方式。例如通过消息队列（如Kafka）接收缓存更新消息，异步处理缓存更新，减少对业务主线程的影响，提高系统整体性能。
2. 成本优化
   • 合理配置缓存资源：根据业务场景的访问频率和数据量，合理分配Redis等缓存的内存资源。对于访问频率低的数据，可适当减少缓存空间分配，甚至不缓存。
   • 数据压缩：对于库存等数据量较大的场景，可在存入缓存前对数据进行压缩，减少缓存占用空间，降低缓存成本。
3. 可维护性优化
   • 缓存监控与报警：搭建缓存监控系统（如Prometheus + Grafana），实时监控缓存的命中率、内存使用情况、读写QPS等指标。设置合理的报警阈值，当缓存出现异常（如命中率过低、内存不足等）时及时报警，便于运维人员快速定位和解决问题。
   • 缓存代码模块化：将不同业务场景的缓存操作封装成独立的模块，便于代码的复用和维护。每个模块负责自己业务场景的缓存读写、更新等操作，使代码结构更加清晰。
   • 版本管理：对缓存中的数据进行版本管理，当数据结构或业务逻辑发生变化时，通过版本号控制缓存的更新和读取，避免数据不一致或兼容性问题。