面试题：缓存设计 - 高并发下缓存与搜索引擎的优化挑战及解决方案

Question

在高并发访问场景下，缓存与搜索引擎集成面临诸如缓存雪崩、缓存穿透、一致性哈希分布不均等挑战。请详细阐述你对这些问题的理解，并给出针对每种问题的有效解决方案，同时说明这些方案在实际应用中的优缺点及适用场景。

Answer 1

缓存雪崩

1. 问题理解：在高并发场景下，大量缓存数据在同一时间过期失效，导致这些请求直接访问数据库，使数据库瞬间承受巨大压力，可能引发数据库崩溃。
2. 解决方案：
   • 随机过期时间：给缓存设置一个随机的过期时间，避免大量缓存同时过期。例如原本缓存过期时间为60分钟，现在设置为55 - 65分钟之间的随机值。
   • 互斥锁：当缓存失效时，先获取锁，只有拿到锁的请求才能去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。锁释放后，其他请求从缓存获取数据。
3. 优缺点及适用场景：
   • 随机过期时间：
     • 优点：实现简单，能有效打散缓存过期时间，降低数据库压力。
     • 缺点：难以精确控制缓存过期时间，可能存在部分数据提前过期或过期时间过长导致数据不实时的情况。
     • 适用场景：对数据实时性要求不是特别高，缓存数据相对稳定的场景，如商品介绍页面缓存。
   • 互斥锁：
     • 优点：能保证同一时间只有一个请求访问数据库，有效保护数据库。
     • 缺点：引入锁机制可能导致性能下降，特别是高并发场景下锁竞争激烈，还可能出现死锁问题。
     • 适用场景：适用于对数据一致性要求较高，数据库处理能力相对有限的场景，如库存数据缓存。

缓存穿透

1. 问题理解：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存和数据库都没有，导致请求每次都穿透到数据库，若恶意攻击者利用此漏洞发起大量请求，会使数据库压力过大甚至崩溃。
2. 解决方案：
   • 布隆过滤器：在缓存之前增加布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的位数组中，查询时先通过布隆过滤器判断数据是否存在，若不存在则直接返回，不会访问数据库。
   • 空值缓存：当查询数据库发现数据不存在时，也将空值缓存起来，并设置较短的过期时间，后续相同请求直接从缓存获取空值，不再访问数据库。
3. 优缺点及适用场景：
   • 布隆过滤器：
     • 优点：能高效过滤掉不存在的数据，避免大量无效请求穿透到数据库，性能高且空间效率高。
     • 缺点：存在误判率，即可能将不存在的数据误判为存在，但可以通过调整位数组大小和哈希函数来降低误判率；新增数据时需要更新布隆过滤器。
     • 适用场景：适用于数据量较大且相对固定，对误判率有一定容忍度的场景，如电商商品ID查询。
   • 空值缓存：
     • 优点：实现简单，能快速拦截不存在数据的请求。
     • 缺点：会占用额外的缓存空间，且缓存空值的过期时间不好把控，若设置过长可能影响业务逻辑，过短则无法有效避免缓存穿透。
     • 适用场景：适用于数据更新频繁，且对缓存空间占用不太敏感的场景，如新闻资讯详情查询。

一致性哈希分布不均

1. 问题理解：一致性哈希算法在节点较少时，可能会出现数据分布不均匀的情况，导致部分节点负载过高，而部分节点负载过低，影响系统整体性能。
2. 解决方案：
   • 虚拟节点：引入虚拟节点，将每个物理节点映射为多个虚拟节点，在计算哈希值时，对虚拟节点进行操作，这样可以使数据分布更加均匀。例如，每个物理节点映射为100个虚拟节点，哈希环上有更多的点可供分配，从而使数据分布更均匀。
3. 优缺点及适用场景：
   • 虚拟节点：
     • 优点：能有效解决一致性哈希分布不均的问题，提高系统整体性能和资源利用率，在增加或减少节点时，数据迁移量相对较小。
     • 缺点：增加了系统的复杂性，需要维护物理节点和虚拟节点的映射关系；虚拟节点过多会增加内存消耗。
     • 适用场景：适用于对系统性能和扩展性要求较高的大规模分布式缓存系统，如大型电商的分布式缓存集群。