面试题：缓存设计之专家难度：复杂业务场景下缓存命中率深度优化

Question

考虑一个复杂的金融交易系统，其中涉及多种交易类型（如股票交易、期货交易、外汇交易等），每种交易类型有不同的缓存需求和数据更新频率。同时，系统需要满足严格的实时性和数据一致性要求。在这样的业务场景下，设计一个缓存架构来最大化缓存命中率，要详细说明缓存层次设计、数据同步机制、缓存更新策略以及如何处理缓存与数据库之间的一致性问题，并且分析该架构在面对大规模并发交易时的性能瓶颈及应对策略。

Answer 1

缓存架构设计

缓存层次设计

1. 前端缓存：在客户端（如交易终端）设置缓存，缓存一些用户特定且不常变化的数据，如用户的个性化交易界面配置等。这样可以减少对后端服务的请求，加快响应速度。
2. 应用层缓存：在应用服务器上设置本地缓存，例如使用 Ehcache 等。缓存热点数据，如最近频繁交易的股票基本信息、用户常用交易策略等。此层缓存可以快速响应大部分本地请求，减轻后端缓存和数据库压力。
3. 分布式缓存：采用 Redis 等分布式缓存，缓存全局共享且频繁访问的数据，如市场实时行情数据（如股票价格、外汇汇率等）。分布式缓存可以通过集群方式扩展，满足高并发读写需求。

数据同步机制

1. 主动推送：对于实时性要求极高的数据（如股票的实时价格变动），由数据源（如证券交易所接口）主动推送数据到分布式缓存，然后分布式缓存通过消息队列（如 Kafka）通知应用层缓存和前端缓存更新。
2. 定时拉取：对于更新频率较低的数据（如期货合约的一些基本信息），应用层缓存定时从数据库拉取数据更新，并同步到分布式缓存和前端缓存。

缓存更新策略

1. 写后更新：在交易发生时，先更新数据库，然后再更新缓存。这样可以保证数据库的一致性，但可能在短时间内出现缓存与数据库数据不一致的情况。
2. 失效策略：对于更新频率高的数据，设置较短的缓存过期时间。当缓存过期后，再次请求时从数据库读取并更新缓存。
3. 读写锁：在对缓存数据进行写操作时，加写锁，禁止其他读操作；写操作完成后，释放写锁。读操作时加读锁，允许多个读操作并发进行，但禁止写操作。

缓存与数据库一致性处理

1. 事务机制：在进行交易操作时，将数据库更新和缓存更新放在一个事务中，确保要么都成功，要么都失败。
2. 异步补偿：如果在更新缓存时出现失败，通过消息队列记录失败的操作，后续异步进行重试，保证缓存最终与数据库一致。

性能瓶颈及应对策略

性能瓶颈

1. 缓存穿透：大量不存在的数据请求穿透缓存直接到达数据库，导致数据库压力过大。
2. 缓存雪崩：缓存中大量数据同时过期，导致大量请求直接打到数据库，造成数据库过载。
3. 缓存击穿：高并发情况下，缓存中某个热点数据过期瞬间，大量请求同时访问该数据，导致数据库压力激增。

应对策略

1. 缓存穿透：
   • 使用布隆过滤器，在请求到达缓存前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在，不存在则直接返回，避免请求穿透到数据库。
   • 对查询结果为空的数据也进行缓存，设置较短的过期时间。
2. 缓存雪崩：
   • 为缓存数据设置随机过期时间，避免大量数据同时过期。
   • 启用二级缓存，当一级缓存失效时，二级缓存可以继续提供服务，减轻数据库压力。
3. 缓存击穿：
   • 对热点数据设置永不过期，或者在更新数据时采用双缓存策略，即新旧缓存交替使用，避免在更新瞬间出现缓存失效问题。
   • 使用互斥锁，在缓存过期时，只有一个请求能获取锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待，从而避免大量请求同时访问数据库。