面试题：缓存设计中复杂业务场景下缓存层与业务层深度解耦与协同优化

Question

在一个具有复杂业务逻辑的金融系统中，涉及多种业务流程和数据交互，且对数据的实时性和准确性要求极高。请描述你将如何设计缓存层与业务层，以实现深度解耦与高效协同，同时还要考虑缓存的更新策略、数据一致性保证以及故障恢复机制等方面，给出完整且详细的设计方案。

Answer 1

缓存层设计

1. 缓存选型：鉴于金融系统对数据实时性和准确性要求高，选用 Redis 作为缓存。Redis 支持多种数据结构（如字符串、哈希表等），读写性能高，适合处理高频读写场景，且具备丰富的原子操作指令，有助于确保数据一致性。
2. 数据存储结构：
   • 对于业务流程中频繁查询且数据量较小的基础配置信息（如利率、手续费率等），使用 Redis 的字符串结构存储。例如，以配置项名称为键，具体数值为值。
   • 对于涉及用户账户等关联关系较多的数据，采用 Redis 的哈希表结构。以用户 ID 为键，哈希表的字段存储账户相关的各个属性（如余额、交易记录等）。
3. 缓存分区：为提高缓存的并发处理能力和可用性，采用一致性哈希算法进行缓存分区。将缓存数据分布到多个 Redis 实例上，每个实例负责一部分数据的存储和读取。这样当某个实例出现故障时，只会影响部分数据的缓存，其他实例仍能正常工作。

业务层设计

1. 分层架构：业务层采用分层架构，分为表现层、应用层和领域层。
   • 表现层：负责接收用户请求并返回响应数据，与前端进行交互。将请求参数进行初步验证和转换后传递给应用层。
   • 应用层：协调领域层的业务逻辑执行，根据业务需求调用不同的领域服务。同时，负责与缓存层进行交互，处理缓存的读取和更新操作。
   • 领域层：包含核心业务逻辑，封装业务规则和实体对象。领域层专注于业务本身，不依赖于外部技术框架，提高代码的可维护性和复用性。
2. 依赖注入：通过依赖注入的方式，将缓存层的操作接口注入到业务层的相关组件中。这样业务层与缓存层之间通过接口进行交互，实现解耦。例如，在应用层的服务类构造函数中传入缓存操作接口的实现类，使得业务层无需关心缓存层的具体实现细节。

缓存更新策略

1. 读写穿透策略：
   • 读操作：业务层首先尝试从缓存中读取数据。如果缓存命中，直接返回数据；如果缓存未命中，从数据库读取数据，然后将数据写入缓存，并返回给业务层。
   • 写操作：业务层在更新数据库数据的同时，更新缓存数据。为确保数据一致性，使用事务机制，将数据库更新和缓存更新作为一个事务进行处理。如果其中任何一个操作失败，整个事务回滚。
2. 异步更新策略：对于一些对实时性要求稍低的业务数据更新，可以采用异步更新策略。当业务层更新数据库数据后，发送一条消息到消息队列（如 Kafka）。缓存层订阅该消息队列，接收到消息后进行缓存数据的更新。这种方式可以减少对业务层的响应时间影响，但需要注意消息处理的可靠性和数据一致性。

数据一致性保证

1. 缓存版本控制：为每个缓存数据设置版本号。当数据库数据发生变化时，更新数据库的同时更新对应的缓存版本号。业务层在读取缓存数据时，不仅读取数据本身，还读取版本号。如果发现版本号与预期不符，说明缓存数据可能已过期，重新从数据库读取数据并更新缓存。
2. 双写一致性方案：在读写穿透策略基础上，采用“先更新数据库，再更新缓存，然后延迟删除缓存”的方案。当更新数据库成功后，立即更新缓存，然后设置一个短时间的延迟（如 100ms），在延迟时间后删除缓存。这样可以避免在高并发场景下，先删除缓存后更新数据库导致的缓存与数据库数据不一致问题。

故障恢复机制

1. 缓存数据持久化：Redis 提供了 RDB（Redis Database Backup）和 AOF（Append - Only File）两种持久化方式。启用 AOF 持久化，将写操作以追加日志的形式记录下来。当 Redis 发生故障重启后，可以通过重放 AOF 日志来恢复缓存数据，确保数据的完整性。
2. 故障监控与自动切换：使用 Redis Sentinel 或 Redis Cluster 实现故障监控和自动切换。Sentinel 可以监控 Redis 主从节点的运行状态，当主节点发生故障时，自动将从节点提升为主节点，并通知其他节点进行相应的配置更新。Redis Cluster 则是一种分布式部署方案，具有自动故障检测和故障转移功能，确保缓存服务的高可用性。
3. 业务层重试机制：在业务层，当与缓存层交互出现故障（如缓存连接超时、读取失败等）时，采用重试机制。设置合理的重试次数（如 3 次）和重试间隔时间（如每次间隔 100ms）。如果重试多次仍失败，则记录详细的错误日志，并返回适当的错误信息给用户，同时可以考虑从数据库直接读取数据以满足业务需求，保证业务的基本可用性。