面试题答案
一键面试架构设计
- 分布式缓存架构：
- 采用分布式缓存系统，如Redis Cluster。将大量的静态模型数据和玩家交互数据分布存储在多个节点上，以提高缓存的整体容量和性能。通过数据分片算法，将不同的数据分配到不同的节点，避免单点故障，并提高读写效率。例如，按照玩家ID或者模型类别进行分片。
- 读写分离架构：
- 对于读操作频繁的静态模型数据，设置多个只读副本。使用主从复制机制，主节点负责写操作，从节点负责读操作。这样可以减轻主节点的读压力，提高系统的并发读性能。例如，在Redis中可以通过配置主从关系来实现。
数据结构选择
- 静态模型数据：
- 使用哈希表（Hash）结构。静态模型数据通常以模型ID为键，模型详细信息（如纹理、几何数据等）为值。哈希表具有快速的查找和插入性能，能够满足快速获取模型数据的需求。例如，在Redis中使用Hash数据结构存储模型数据，以模型ID作为哈希键，模型的各属性作为哈希字段。
- 玩家交互数据：
- 对于实时性要求高的玩家交互数据，如玩家位置、状态等，可以使用时间序列数据结构，如Redis的Sorted Set。通过将时间戳作为分数，玩家交互数据作为成员，可以方便地按照时间顺序查询和管理数据。同时，Sorted Set也支持高效的范围查询，便于获取一段时间内的玩家交互信息。
缓存层次划分
- 一级缓存（L1）：
- 采用本地缓存，如Java的ConcurrentHashMap或者Guava Cache。L1缓存离应用程序最近，访问速度极快。它主要用于缓存经常访问的热点数据，如当前场景中最活跃玩家的交互数据和常用的静态模型数据。由于本地缓存容量有限，需要设置合理的淘汰策略，如LRU（最近最少使用）。
- 二级缓存（L2）：
- 选择分布式缓存，如Redis。L2缓存具有较大的容量，用于缓存相对不那么热但仍可能频繁访问的数据。它作为L1缓存的补充，当L1缓存未命中时，会从L2缓存中查找数据。同时，L2缓存的数据可以持久化到磁盘，以防止数据丢失。
- 三级缓存（L3，可选）：
- 可以考虑使用基于对象存储的缓存，如Amazon S3或者阿里云OSS。L3缓存容量巨大，但访问速度相对较慢。它主要用于存储大量不常访问的静态模型数据，如一些备用的模型资源。当L1和L2缓存都未命中时，才从L3缓存中获取数据，并将其加载到L2缓存中，以便后续快速访问。
可能面临的挑战及应对措施
- 数据一致性挑战：
- 挑战：在分布式缓存架构中，由于数据分布在多个节点，读写分离等操作可能导致数据一致性问题。例如，主节点写操作后，从节点可能存在数据同步延迟。
- 应对措施：采用强一致性协议，如RAFT或者Paxos，但这可能会牺牲一定的性能。另外，可以设置合理的缓存过期时间，当数据更新后，通过设置较短的过期时间，让缓存数据尽快失效，从而在下次访问时获取最新数据。
- 缓存雪崩挑战：
- 挑战：当大量缓存数据同时过期，可能会导致瞬间大量请求直接访问后端数据库，造成数据库压力过大甚至崩溃。
- 应对措施：对缓存过期时间进行随机化处理，避免大量数据在同一时间过期。同时，可以设置多级缓存，L1缓存失效时，L2缓存仍可提供部分数据支持，减轻后端压力。另外，还可以使用互斥锁（Mutex），在缓存失效时，只允许一个请求去后端加载数据，其他请求等待，避免大量请求同时访问后端。
- 缓存穿透挑战：
- 挑战：恶意请求不断访问不存在的数据，导致请求直接穿透缓存访问后端数据库，增加数据库负担。
- 应对措施：采用布隆过滤器（Bloom Filter）。在缓存之前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数据不存在，则直接返回，不再访问后端数据库。虽然布隆过滤器可能存在误判，但可以大大减少缓存穿透的概率。另外，对于不存在的数据，可以在缓存中设置一个特殊的标识（如空值）并设置较短的过期时间，避免后续重复查询后端数据库。
- 成本挑战：
- 挑战：分布式缓存系统需要多个节点，增加了硬件成本。同时，为了保证高性能和高可用性，可能需要使用高性能的服务器和存储设备，进一步提高成本。
- 应对措施：根据实际业务需求合理规划缓存容量，避免过度配置。采用云服务提供商的缓存服务，如Amazon ElastiCache或者阿里云Redis，这些云服务通常采用按量计费模式，可以根据业务流量动态调整资源，降低成本。同时，对缓存数据进行合理的冷热分离，将冷数据存储在成本较低的存储介质上，如对象存储，热数据存储在高性能的缓存中。