面试题答案
一键面试架构设计
- 缓存分层
- 前端缓存：在客户端（如浏览器、移动应用）设置缓存，存储不常变化且对性能要求极高的数据，如静态页面资源、常用配置信息等，减少对后端的请求次数。
- 分布式缓存：采用如Redis这样的分布式缓存系统，在应用层与持久化存储层之间，缓存热点数据，比如频繁访问的用户信息、热门商品信息等。按业务模块划分缓存空间，例如用户信息管理模块的缓存可放在以“user_”为前缀的键值对空间，订单处理模块的缓存放在“order_”前缀空间，便于管理和维护。
- 消息中间件选型
- 对于高吞吐量、低延迟的场景，可选择Kafka，适合订单处理这类大量数据快速流转的业务。而对于可靠性要求极高，保证消息不丢失、不重复的场景，如涉及资金等关键操作的订单支付环节，可选用RabbitMQ。
- 在架构上，消息中间件独立部署，与各个业务模块通过消息队列进行解耦。每个业务模块根据自身需求向消息队列发送或接收消息。例如，商品推荐模块生成推荐结果后，将推荐消息发送到消息队列，用户端应用从队列获取推荐消息展示给用户。
- 缓存与消息中间件交互
- 业务模块更新数据时，先将更新操作发送到消息队列，同时更新本地缓存。消息队列负责将更新操作异步发送给其他相关模块或持久化存储。例如，用户信息更新时，用户信息管理模块更新本地缓存后，将更新消息发送到消息队列，订单处理模块如果依赖用户信息，可从消息队列获取更新消息并更新自身缓存。
数据流向
- 读操作
- 客户端发起读请求，首先查询前端缓存。若命中，则直接返回数据；若未命中，请求进入应用层，查询分布式缓存。
- 若分布式缓存命中，返回数据给客户端，并更新前端缓存（如果适合）。若分布式缓存未命中，从持久化存储（如数据库）读取数据，返回给客户端，同时将数据写入分布式缓存和前端缓存（如果适合）。
- 写操作
- 客户端发起写请求，应用层接收请求后，先更新本地缓存，保证本地数据的一致性。
- 然后将写操作封装成消息发送到消息中间件。消息中间件负责将消息可靠地投递到相关业务模块。相关业务模块从消息队列接收消息，更新自身缓存和持久化存储。
异常处理
- 缓存异常
- 如果缓存读取失败，记录异常日志，尝试从持久化存储读取数据，并在一定时间内重试缓存读取操作。若缓存写入失败，同样记录日志，可先将数据写入持久化存储，然后异步重试缓存写入。
- 消息中间件异常
- 若消息发送失败，记录异常日志，进行重试机制。可以设置重试次数和重试间隔，若多次重试仍失败，可将消息存入死信队列，后续人工处理。对于消息接收端，若处理消息失败，将消息重新放回队列（注意避免循环失败导致消息堆积），或者放入死信队列，根据具体业务逻辑处理。
设计方案优势
- 高效处理：缓存的分层设计和消息中间件的异步处理机制，大大提高了数据的读写效率，减少了响应时间，满足了大型系统高并发的需求。
- 低延迟访问：前端缓存和分布式缓存的结合，使得大部分请求能在缓存层得到响应，避免了直接访问持久化存储的高延迟。
- 可扩展性：缓存系统和消息中间件的分布式特性，使得系统能够方便地进行水平扩展，以应对不断增长的业务量。各个业务模块通过消息队列解耦，新模块的加入或旧模块的修改不会对其他模块造成较大影响。
- 容错性：缓存的重试机制和消息中间件的可靠投递、死信队列等功能，保证了在部分组件出现故障时，系统仍能维持基本功能，数据不会丢失，具有较高的容错能力。
潜在风险
- 缓存一致性：虽然采用消息中间件异步更新相关缓存，但在消息处理过程中，可能存在短暂的缓存数据不一致问题，尤其是在高并发写操作场景下。需要通过合理设置缓存过期时间、使用缓存更新策略（如写后失效、写时更新等）来尽量减少不一致的时间窗口。
- 消息积压：如果消息中间件的处理能力跟不上消息产生的速度，可能导致消息积压，影响系统性能。需要对消息队列进行监控，动态调整消费者数量，必要时进行扩容。
- 系统复杂度增加：缓存和消息中间件的引入，增加了系统的架构复杂度，运维难度增大。需要专业的团队来进行维护和管理，以确保各个组件的稳定运行。