面试题：缓存设计之专家难度：复杂业务场景下的缓存失效策略优化

Question

在一个具有高并发读写且业务逻辑复杂的电商系统中，既要保证商品信息的缓存一致性，又要兼顾系统性能，避免因缓存失效带来的各种问题，你将如何设计和优化缓存失效策略？请从数据结构、失效算法、更新机制等多方面深入分析。

Answer 1

数据结构

1. 选择合适的缓存数据结构：
   • 哈希表：对于商品信息，使用哈希表结构可以快速通过商品ID定位到对应的缓存数据。例如在Redis中，使用哈希（Hash）数据类型存储商品详情，将商品ID作为键，商品的各个属性（如名称、价格、库存等）作为哈希表的字段和值。这样在读取和写入时，时间复杂度都接近O(1)，能满足高并发读写的性能需求。
   • 布隆过滤器：为了减少缓存穿透问题（查询不存在的数据时每次都穿透到数据库），可以使用布隆过滤器。它能以极小的误差率快速判断一个商品ID是否存在于缓存中。当布隆过滤器判断商品ID不存在时，直接返回，避免查询数据库。其占用空间小，查询效率高，适用于高并发场景。
2. 分层缓存结构：
   • 一级缓存：采用本地缓存（如Guava Cache），将访问频率极高的商品信息缓存在应用服务器本地。由于数据在本地内存，读取速度极快，可以快速响应部分读请求，减轻后端缓存和数据库的压力。但本地缓存容量有限，且不同应用服务器之间数据同步困难，所以适合存储相对固定、更新频率低的热点数据。
   • 二级缓存：使用分布式缓存（如Redis），存储大部分商品信息。它具有高可用、可扩展的特点，能满足电商系统大规模数据和高并发的需求。一级缓存未命中时，再查询二级缓存。

失效算法

1. LRU（最近最少使用）算法：
   • 原理：LRU算法的核心思想是如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。在缓存空间满时，移除最近最少使用的数据。例如在Redis中，可以通过配置maxmemory-policy allkeys - lru来启用LRU策略。这样在缓存达到最大内存限制时，Redis会根据LRU算法淘汰最近最少使用的键值对，为新的商品信息缓存腾出空间。
   • 优化：标准LRU算法实现简单，但存在一些缺点，如无法处理“偶尔使用”的热点数据。可以采用近似LRU算法，如Redis的惰性删除和定期删除策略结合。惰性删除在每次访问键时检查键是否过期，如果过期则删除；定期删除按一定时间间隔随机检查一些键，删除过期键。这样既避免了集中删除过期键带来的性能问题，又能有效清理过期数据。
2. LFU（最不经常使用）算法：
   • 原理：LFU算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，认为访问频率低的数据将来被访问的可能性也低。与LRU不同，它不仅仅关注最近的访问情况，还统计数据的总访问次数。在一些缓存框架中，可以通过维护一个访问频率计数器来实现LFU。例如，当商品信息被访问时，对应的计数器加1，在缓存空间不足时，淘汰访问频率最低的商品信息。
   • 适用场景：在电商系统中，如果某些商品的访问频率相对稳定，LFU算法可以更准确地淘汰不常用的数据，相比LRU能更好地利用缓存空间，适合用于缓存那些访问模式相对稳定的商品数据。

更新机制

1. 写后更新：
   • 策略：在商品信息更新时，先更新数据库，再更新缓存。例如，当商品价格发生变化时，首先将新价格写入数据库，然后立即更新对应的缓存数据。这种方式实现简单，能保证缓存最终一致性。
   • 问题及解决：但是在并发场景下可能出现缓存和数据库数据不一致的情况。比如，在更新数据库后、更新缓存前，有读请求到来，此时读取到的是旧的缓存数据。可以通过设置缓存过期时间来解决，即使缓存数据更新失败，在过期时间后也能从数据库重新加载最新数据。另外，可以使用消息队列（如Kafka），将更新操作发送到消息队列，由消息队列异步处理缓存更新，保证更新操作的顺序性，避免并发更新导致的数据不一致问题。
2. 读写锁机制：
   • 原理：在缓存读写操作时，使用读写锁。读操作可以并发进行，而写操作时需要获取写锁，此时其他读写操作都被阻塞。例如在Java中，可以使用ReentrantReadWriteLock。在电商系统中，当读取商品信息时，多个线程可以同时获取读锁进行读取；当更新商品信息时，线程需要获取写锁，只有获取到写锁才能进行更新操作，同时其他读写线程被阻塞，直到写操作完成释放写锁。
   • 优化：为了提高性能，可以对读写锁进行优化，如采用读写锁升级和降级策略。在某些情况下，持有读锁的线程可以尝试升级为写锁，避免重复获取锁的开销；持有写锁的线程在满足一定条件下可以降级为读锁，让其他读操作可以并发执行，提高系统的并发性能。
3. 双缓存机制：
   • 实现：维护两个缓存，如缓存A和缓存B。在更新商品信息时，先更新缓存B，然后将缓存B切换为当前使用的缓存，同时将原来的缓存A标记为待更新状态。这样在更新过程中，读请求仍然可以从当前使用的缓存（更新前的缓存A）读取数据，保证了读操作的连续性。更新完成后，下次更新时再将缓存A作为更新目标，如此循环。
   • 优点：这种机制能在更新缓存时不影响读操作，极大地提高了系统的可用性和性能。但它增加了系统的复杂性，需要额外管理两个缓存的切换和数据一致性。可以通过版本号机制来辅助管理，每次更新缓存时，版本号递增，读操作可以根据版本号判断是否需要从新的缓存中读取数据。