面试题：缓存设计之专家难度：内存缓存与分布式缓存的融合优化

Question

考虑一个复杂的大型企业级应用，它包含多个业务模块，不同模块对缓存的读写性能、数据一致性、扩展性要求差异较大。部分模块对读写性能要求极高，可容忍一定程度的数据不一致；而另一些模块对数据一致性要求严格，对读写性能的要求相对较低。请设计一种内存缓存与分布式缓存融合的方案，以满足不同模块的需求，并详细说明在该方案下如何进行缓存的更新、淘汰策略设计以及数据一致性的保障机制。

Answer 1

内存缓存与分布式缓存融合方案设计

1. 分层缓存架构
   • 内存缓存层：采用本地内存缓存，如 Ehcache 等，用于对读写性能要求极高且可容忍一定数据不一致的模块。内存缓存具有极低的访问延迟，能快速响应请求。每个应用实例都有自己独立的内存缓存，可在应用启动时进行初始化配置。
   • 分布式缓存层：选用分布式缓存系统，如 Redis，适用于对数据一致性要求严格且对读写性能要求相对较低的模块。分布式缓存能保证数据在多节点间的一致性，并且具备良好的扩展性。将分布式缓存集群搭建在独立的服务器上，通过网络与应用程序进行交互。
2. 模块适配策略
   • 高性能低一致性模块：优先从内存缓存中读取数据。若内存缓存未命中，则查询分布式缓存，并将查询结果同步到内存缓存，以便后续快速访问。写入操作时，先更新内存缓存，再异步更新分布式缓存。这样能保证大部分读操作的高性能，同时通过异步更新尽量减少数据不一致的时间窗口。
   • 高一致性低性能模块：直接从分布式缓存读取和写入数据。由于这些模块对数据一致性要求严格，通过分布式缓存的一致性协议来确保数据的准确性。虽然读写性能相对内存缓存较低，但能满足业务对数据一致性的要求。

缓存更新策略设计

1. 高性能低一致性模块
   • 写后更新：应用程序在更新数据时，先更新内存缓存，标记数据为“待同步”状态。然后启动一个异步任务，将更新操作发送到分布式缓存。这样可以保证应用的写操作快速返回，减少用户等待时间。
   • 批量更新：为了减少网络开销和分布式缓存的写入压力，异步任务可以将多个更新操作批量处理后再发送到分布式缓存。例如，每收集到 10 个更新操作，执行一次批量写入。
2. 高一致性低性能模块
   • 同步更新：在更新数据时，直接向分布式缓存发送同步更新请求。分布式缓存通过自身的一致性协议（如 Redis 的主从复制、哨兵机制等）确保数据在集群内的一致性。应用程序等待更新操作完成的确认，以保证数据的准确性。

缓存淘汰策略设计

1. 内存缓存
   • LRU（最近最少使用）策略：内存缓存通常容量有限，采用 LRU 策略能优先淘汰最近最少使用的数据。当内存缓存达到设定的容量上限时，删除最久未被访问的缓存项，为新的数据腾出空间。
   • 设置过期时间：对于一些时效性较强的数据，在缓存写入时设置过期时间。过期的数据会自动从内存缓存中删除，避免无效数据占用内存空间。
2. 分布式缓存
   • LRU 或 LFU（最不经常使用）策略：分布式缓存同样可采用 LRU 策略淘汰数据。对于某些特定场景，LFU 策略能更好地根据数据的访问频率淘汰最少使用的数据。Redis 等分布式缓存系统提供了相应的配置参数来选择使用的淘汰策略。
   • 基于空间的淘汰：当分布式缓存的内存使用达到一定阈值时，根据设定的淘汰策略删除缓存数据，以保证系统的正常运行。可以通过监控工具实时查看缓存的内存使用情况，并根据业务需求调整淘汰阈值。

数据一致性保障机制

1. 高性能低一致性模块
   • 异步同步机制：通过异步任务将内存缓存的更新操作同步到分布式缓存，虽然存在一定的数据不一致时间窗口，但通过合理设置异步任务的执行频率和批量处理机制，可以尽量缩短这个时间窗口。同时，在读取数据时，先从内存缓存读取，若未命中再从分布式缓存读取并更新内存缓存，以此减少不一致数据的暴露。
   • 缓存版本控制：为每个缓存数据项添加版本号。当内存缓存中的数据更新时，版本号递增。在读取数据时，对比内存缓存和分布式缓存中的版本号，若不一致，从分布式缓存重新获取最新数据并更新内存缓存。
2. 高一致性低性能模块
   • 分布式缓存一致性协议：利用分布式缓存自身的一致性协议，如 Redis 的主从复制和哨兵机制。主节点负责处理写操作，并将数据同步到从节点，确保数据在整个集群内的一致性。哨兵机制用于监控主节点的状态，当主节点出现故障时，自动选举新的主节点，保证系统的可用性和数据一致性。
   • 数据校验与修复：定期对分布式缓存中的数据进行校验，例如通过哈希算法计算数据的校验和。若发现数据不一致，从备份源或通过重新计算等方式修复数据。同时，记录数据不一致的情况，以便分析原因并进行优化。