面试题：缓存设计 - 大规模游戏服务器缓存优化

Question

对于一款拥有数百万同时在线玩家的大型网络游戏服务器，缓存系统面临着巨大的压力。请详细说明你会从哪些方面进行缓存优化，包括但不限于缓存分片、分布式缓存的使用、缓存预热以及缓存穿透、缓存雪崩等问题的解决方案。

Answer 1

缓存分片

1. 按用户ID分片：根据用户ID的哈希值，将用户相关数据均匀分配到不同的缓存节点上。这样可以保证每个节点的数据负载相对均衡，例如使用 hash(user_id) % num_nodes 的方式，num_nodes 为缓存节点数量。
2. 按游戏场景分片：对于不同游戏场景的数据，如主城、副本等，分别存储在不同的缓存分片上。这能提高缓存读取的针对性，减少不必要的数据传输。

分布式缓存的使用

1. 选择合适的分布式缓存框架：如Redis Cluster，它支持自动分片，具备高可用性和可扩展性。通过多节点并行处理，能有效应对大规模的缓存请求。
2. 数据一致性：采用异步复制的方式，保证数据在各个节点之间的最终一致性。在数据更新时，先在主节点更新，然后异步复制到从节点，在短时间内可能存在数据不一致，但最终会达到一致。

缓存预热

1. 启动时预加载：在服务器启动阶段，预先加载热门数据到缓存中。例如，将排名靠前的玩家数据、热门游戏道具等加载进来，减少用户首次访问时的等待时间。可以从数据库中批量读取数据，然后写入缓存。
2. 定时刷新：设定定时任务，定期重新加载缓存中的数据，确保数据的实时性。比如每小时刷新一次热门玩家的排行榜数据。

缓存穿透解决方案

1. 布隆过滤器：在查询缓存之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器是一种概率型数据结构，能快速判断一个元素是否在集合中。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询数据库，避免无效查询穿透到数据库。
2. 空值缓存：当查询数据库也没有找到对应数据时，将空值也缓存起来，并设置一个较短的过期时间。下次相同查询直接从缓存返回空值，防止持续穿透到数据库。

缓存雪崩解决方案

1. 分散过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期。对每个缓存项设置一个随机的过期时间，例如在原本过期时间基础上加上或减去一个随机值（如1 - 10分钟的随机数），使得缓存过期时间分散，降低缓存同时失效的风险。
2. 搭建多级缓存：采用本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）相结合的方式。当分布式缓存失效时，先从本地缓存获取数据，减轻数据库的压力，给分布式缓存重新加载数据争取时间。