面试题：缓存设计中面向搜索引擎的缓存架构优化

Question

假设你要设计一个大规模分布式系统，其中缓存与搜索引擎紧密集成，系统需要处理海量数据和高并发搜索请求。请详细描述你会设计怎样的缓存架构，包括缓存层次结构、数据分区策略、缓存更新机制等，以实现最优的搜索引擎性能和系统扩展性，并分析可能面临的挑战及解决方案。

Answer 1

缓存架构设计

缓存层次结构

1. 浏览器缓存：作为第一层缓存，浏览器可缓存静态资源如图片、CSS、JavaScript 文件等。通过设置合适的缓存头（如 Cache - Control、Expires 等）来控制缓存时长。这一层缓存可极大减少用户重复请求相同资源，降低服务器压力。
2. CDN 缓存：内容分发网络（CDN）分布在全球各地的边缘节点缓存内容。对于静态资源以及部分动态页面片段，CDN 可以根据用户地理位置就近提供缓存内容。CDN 缓存命中率高，能够有效减轻源站压力，提高用户访问速度。
3. 应用层缓存：在应用服务器内部设置缓存，如使用 Memcached 或 Redis。这一层缓存主要缓存频繁访问且不经常变化的数据，例如热门搜索结果、用户配置信息等。应用层缓存直接与应用程序交互，响应速度快。
4. 数据库缓存：数据库层面也可设置缓存，如 MySQL 的查询缓存（虽在高并发写入场景下存在问题，但某些特定场景仍有用），以及一些数据库的内置缓存机制。它主要缓存数据库查询结果，减少数据库的直接查询次数。

数据分区策略

1. 哈希分区：通过对数据的某个唯一标识（如文档 ID、用户 ID 等）进行哈希计算，将数据均匀分配到不同的缓存节点上。例如，使用一致性哈希算法，它能在节点增减时尽量减少数据的迁移。哈希分区的优点是数据分布均匀，可扩展性强；缺点是无法根据数据特性进行灵活分区。
2. 范围分区：按照数据的某个范围（如时间范围、ID 范围等）进行分区。例如，按日期将搜索日志数据分区缓存，新的数据存放在新的分区。这种策略适用于按时间序列访问的数据，便于数据的管理和维护，但可能导致节点负载不均衡。
3. 复合分区：结合哈希分区和范围分区，先按范围分区，再在每个范围内进行哈希分区。这样既能利用范围分区的管理优势，又能保证数据分布均匀。

缓存更新机制

1. 写后更新（Write - Behind）：在数据更新时，先更新数据库，然后异步更新缓存。这种方式优点是对应用程序性能影响小，适合高并发写入场景；缺点是可能存在缓存与数据库短暂不一致的情况。为解决一致性问题，可设置合理的缓存过期时间，或采用一些补偿机制，如在更新数据库后，延迟一定时间再更新缓存。
2. 写前更新（Write - Through）：在数据更新时，先更新缓存，再更新数据库。优点是能保证缓存与数据库一致性，但在高并发时，可能因数据库写入性能问题影响整体性能。可通过批量写入数据库、使用缓存队列等方式减轻数据库压力。
3. 失效策略（Invalidation）：当数据发生变化时，直接使相关缓存失效。下次访问时，缓存未命中，重新从数据库加载数据并更新缓存。这种方式简单易实现，但可能导致缓存命中率下降，尤其在频繁更新数据场景下。可通过合理设置缓存粒度和预加载部分数据来缓解。

可能面临的挑战及解决方案

缓存穿透

1. 挑战：恶意请求查询不存在的数据，每次都穿透缓存直接查询数据库，导致数据库压力增大。
2. 解决方案：
   • 布隆过滤器：在缓存之前设置布隆过滤器，先判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询数据库。
   • 空值缓存：对于查询不存在的数据，也将其缓存起来，设置较短的过期时间，避免后续重复查询数据库。

缓存雪崩

1. 挑战：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接查询数据库，可能使数据库因压力过大而崩溃。
2. 解决方案：
   • 随机过期时间：为缓存设置不同的过期时间，避免集中过期。例如，在原本的过期时间基础上，加上一个随机的时间偏移量。
   • 二级缓存：设置主缓存和备用缓存，主缓存过期后，先从备用缓存获取数据，同时更新主缓存，减少对数据库的冲击。

缓存击穿

1. 挑战：热点数据缓存过期瞬间，大量请求同时查询该数据，直接穿透到数据库，可能压垮数据库。
2. 解决方案：
   • 互斥锁：在缓存过期时，只有一个请求能获取到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查询数据库。
   • 永不过期：对于热点数据设置永不过期，通过后台异步线程定时更新缓存数据，保证数据的实时性。