面试题：缓存设计之缓存与时间序列数据库基础协作

Question

请阐述在后端开发中，缓存系统和时间序列数据库协作的常见场景，并说明缓存如何辅助时间序列数据库提高查询性能，以监控系统中服务器性能指标数据的存储和查询为例进行说明。

Answer 1

常见场景

1. 实时监控与告警：在监控系统中，服务器的性能指标（如 CPU 使用率、内存使用率等）需要实时采集和分析。时间序列数据库用于长期存储这些数据，以满足历史数据分析和趋势预测的需求。而缓存系统则用于暂存最新的性能指标数据，以便快速响应实时监控和告警的查询请求。例如，当监控系统检测到 CPU 使用率突然飙升，需要立即触发告警时，缓存中最新的数据能够快速提供给告警模块，实现及时响应。
2. 频繁查询热点数据：对于一些经常被查询的时间段内的服务器性能指标数据，如最近一小时或一天内的数据，缓存可以将这些热点数据存储起来。因为这些数据被查询的频率高，将其缓存可以避免每次都从时间序列数据库中查询，从而减轻数据库的压力，提高整体查询性能。

缓存辅助提高查询性能的方式

1. 减少数据库读取次数：以服务器性能指标数据的查询为例，当用户请求查看最新的服务器 CPU 使用率时，首先尝试从缓存中获取数据。如果缓存中有最新的 CPU 使用率数据，直接返回给用户，无需查询时间序列数据库。只有当缓存中没有所需数据时，才去查询时间序列数据库，并将查询结果同时存入缓存，以便后续相同查询可以直接从缓存获取。这样大大减少了对时间序列数据库的读取次数，降低了数据库的负载。
2. 加速响应时间：缓存系统通常具有比时间序列数据库更快的读写速度。在监控系统中，实时性要求较高，用户希望尽快看到服务器性能指标数据。缓存能够快速返回数据，使得监控系统的响应时间大幅缩短，提高了用户体验。例如，从缓存中获取数据可能只需要几毫秒，而从时间序列数据库查询可能需要几十甚至上百毫秒。
3. 聚合数据预处理：对于一些复杂的查询，如计算一段时间内服务器 CPU 使用率的平均值、最大值等聚合操作。缓存可以提前对这些聚合数据进行计算和存储。当用户发起相关聚合查询时，直接从缓存中获取预处理后的聚合结果，而无需在时间序列数据库中进行实时计算，进一步提高查询性能。例如，缓存中可以每隔一定时间（如每分钟）计算并存储过去一小时内 CPU 使用率的平均值，当用户查询最近一小时 CPU 平均使用率时，直接从缓存获取该值，而不需要在数据库中对大量的原始数据进行计算。