面试题：缓存设计之数据分区基础

Question

请阐述常见的缓存数据分区方式有哪些，并说明每种方式的优缺点。假设我们有一个电商系统，需要缓存商品信息，你会如何选择合适的数据分区方式？

Answer 1

常见缓存数据分区方式

1. 哈希分区（Hash Partitioning）
   • 优点：
     • 数据分布较为均匀，能够有效避免数据倾斜，每个节点负载相对均衡，提高缓存系统整体性能。
     • 实现简单，根据哈希函数计算数据的存储位置，易于理解和实现。
   • 缺点：
     • 当需要增加或减少缓存节点时，会导致大量数据的重新哈希和迁移，这可能会对系统性能产生较大影响。
     • 不便于按照数据的某些属性（如时间、地域等）进行分区。
2. 范围分区（Range Partitioning）
   • 优点：
     • 可以按照数据的某一属性范围进行分区，便于根据业务需求进行数据管理，例如按时间范围分区，便于对历史数据进行归档等操作。
     • 在增加或减少节点时，只需要移动部分数据，相比哈希分区数据迁移量相对较小。
   • 缺点：
     • 容易出现数据倾斜，如果数据在某一范围内分布不均匀，会导致某些节点负载过高。
     • 分区规则的制定需要对数据有一定的了解，如果规则不合理，会影响系统性能。
3. 一致性哈希分区（Consistent Hashing Partitioning）
   • 优点：
     • 当增加或减少节点时，只有少量数据会发生迁移，对系统的影响较小，保证了缓存系统的稳定性和可用性。
     • 能够较好地适应动态变化的缓存集群，适合在分布式缓存环境中使用。
   • 缺点：
     • 实现相对复杂，相比简单的哈希分区，代码实现难度较大。
     • 当节点数量较少时，可能会存在数据分布不均匀的情况。

电商系统缓存商品信息数据分区方式选择

在电商系统中缓存商品信息，可考虑采用一致性哈希分区方式。因为电商系统中商品数据量较大且动态变化，一致性哈希分区方式在面对缓存节点的增加或减少时，能保证少量数据迁移，对系统性能影响小，同时能相对均匀地分布数据，保证系统的稳定性和可用性。另外，如果电商系统存在按地域展示商品等业务需求，可结合范围分区，按照地域相关属性（如商品所属地区编码等）进行范围分区，以满足特定业务场景下的数据管理和读取需求。