面试题：分布式系统中分布式缓存热点数据处理的常用策略有哪些

Question

请详细阐述在分布式缓存环境下，处理热点数据的几种常见策略，比如缓存预热、缓存分片等，并说明每种策略适用的场景。

Answer 1

缓存预热

1. 策略描述：在系统正式上线或高并发请求来临之前，提前将热点数据加载到缓存中。这样当实际请求到达时，就可以直接从缓存获取数据，避免大量请求同时穿透到后端数据库，减少数据库压力。
2. 适用场景：适用于有明显业务高峰时段的系统，例如电商的促销活动、抢票场景等。在活动开始前，通过缓存预热将商品信息、活动规则等热点数据提前加载到缓存，确保活动开始时系统能快速响应。

缓存分片

1. 策略描述：将缓存数据按照一定的规则（如哈希算法）分散存储在多个缓存节点上。每个节点只负责存储部分数据，当有数据请求时，通过相同的规则计算出该数据所在的节点，然后从对应的节点获取数据。
2. 适用场景：适用于数据量较大且热点数据分布较为均匀的场景。例如大型社交平台的用户信息缓存，通过对用户ID进行哈希分片，将不同用户的信息分散到多个缓存节点，提高缓存的读写性能和扩展性。

读写分离

1. 策略描述：对于热点数据的读取和写入操作，分别使用不同的缓存机制或节点。读操作可以使用专门的读缓存，通过多副本等方式提高读取性能；写操作则直接写入到持久化存储（如数据库），并异步更新读缓存。
2. 适用场景：适用于读多写少的场景，如新闻资讯类网站，大量用户会读取新闻内容，但新闻发布相对较少。通过读写分离，可以有效提高读操作的响应速度，同时保证数据的一致性。

本地缓存

1. 策略描述：在应用服务器本地存储一部分热点数据。这样，应用在处理请求时，首先从本地缓存查找数据，如果命中则直接返回，减少对分布式缓存的请求次数，降低网络开销。
2. 适用场景：适用于应用服务器内存充足且热点数据相对固定的场景。例如一些配置信息、字典数据等，这些数据变动频率低，使用本地缓存可以显著提高应用的响应速度。

缓存降级

1. 策略描述：当分布式缓存出现故障或性能下降时，为了保证系统的基本可用，暂时使用默认值、兜底数据或从其他替代数据源获取数据。
2. 适用场景：适用于对系统可用性要求极高的场景，如金融交易系统。在缓存故障时，通过缓存降级返回兜底数据，避免因缓存问题导致交易无法进行，保证系统的基本功能正常运行。