面试题答案
一键面试设计思路
- 缓存更新策略：
- 写后更新（Write - behind Caching）：由于写操作频率低，采用写后更新策略。即应用程序先更新数据库，成功后异步更新缓存。这样可以减少写操作对应用程序响应时间的影响，因为无需等待缓存更新完成。同时，通过队列等机制保证缓存更新任务的顺序执行，以确保数据一致性。
- 设置合理的缓存过期时间：对于读多写少的场景，设置较长的缓存过期时间可以提高缓存命中率。但为了保证数据一致性，在数据更新后，要能及时使相关缓存失效。可以采用在数据库中记录数据版本号，每次数据更新时版本号递增，缓存读取时对比版本号，若不一致则更新缓存。
- 数据同步机制：
- 基于数据库日志（Binlog/Redolog）：利用数据库自身的日志机制，如MySQL的Binlog。当数据更新时，数据库生成日志记录，通过订阅这些日志，解析出数据变更信息，进而更新缓存。这种方式可以保证数据的实时性和一致性，同时不会对应用程序的业务逻辑产生过多侵入。
- 双写一致性方案：虽然是读多写少场景，但为了绝对的数据一致性，可以在更新数据库的同时同步更新缓存。不过为了避免同步更新带来的性能问题，可以采用优化的异步双写方式，例如使用线程池来异步执行缓存更新操作，减少对主业务线程的阻塞。
实现要点
- 缓存更新策略实现：
- 异步更新实现：使用消息队列（如Kafka）来接收写操作完成的通知。应用程序在成功更新数据库后，向消息队列发送一条更新缓存的消息，由专门的消费者从队列中取出消息并更新缓存。在实现过程中要确保消息的可靠传递，防止消息丢失导致缓存更新失败。
- 缓存过期与版本号机制：在缓存中存储数据时，同时存储对应的版本号。数据库中增加版本号字段，每次更新数据时版本号加1。读缓存时，先对比版本号，不一致则从数据库读取最新数据并更新缓存及版本号。
- 数据同步机制实现：
- 数据库日志订阅：以MySQL为例，使用Canal工具来模拟MySQL从库，订阅Binlog。Canal解析Binlog中的数据变更事件，然后将变更信息发送到消息队列，缓存更新服务从消息队列获取信息并更新缓存。要注意Canal的配置和监控，确保其稳定运行。
- 异步双写优化：在应用程序更新数据库成功后，将缓存更新任务提交到线程池执行。线程池的大小要根据系统的负载和性能要求合理配置，避免线程过多导致系统资源耗尽或线程过少影响缓存更新效率。同时，要处理好线程池任务执行过程中的异常情况，确保缓存更新的可靠性。