面试题答案
一键面试1. 应用架构层面
- 分布式缓存架构：采用分布式缓存系统，如Redis Cluster。在这种架构下，数据分布在多个节点上，每个节点负责管理一部分数据。这样在高并发场景下，不同的请求可以并行访问不同节点的缓存，减少缓存同步的压力。例如，在电商应用中，商品信息可以按类别或ID范围分布在不同的Redis节点上，用户对不同商品的访问可以同时进行，而无需等待缓存同步。
- 读写分离架构：对于读多写少的场景，可采用读写分离。读操作从多个只读副本中获取数据，写操作则集中在主节点。例如，在新闻资讯类应用中，大量用户读取新闻内容，而只有管理员进行新闻发布（写操作）。通过读写分离，只读副本之间的缓存同步频率可以相对降低，因为它们主要用于满足读请求，减少了因频繁写操作导致的缓存一致性维护开销。
2. 技术栈层面
- 使用合适的缓存更新策略：
- Write - Through策略：在更新数据时，同时更新缓存和数据库。这样可以保证缓存数据的实时一致性，但在高并发写操作时，可能会因为数据库写入性能瓶颈影响整体效率。适用于对数据一致性要求极高的场景，如金融交易系统中的账户余额缓存。
- Write - Back策略：只更新缓存，然后在合适的时机批量将缓存数据刷回数据库。这种策略可以减少数据库写入压力，提升写操作性能，但在缓存未刷回数据库前，如果发生缓存失效或系统故障，可能会丢失数据。适用于对数据一致性要求相对较低、写操作频繁的场景，如社交平台的用户动态缓存。
- 利用CPU多核特性：
- 线程亲和性绑定：将缓存相关的线程固定绑定到特定的CPU核心上。例如，在Java应用中，通过设置线程的CPU亲和性，可以减少线程在不同核心间切换带来的缓存同步开销。假设应用中有专门处理缓存读操作的线程池和处理缓存写操作的线程池，将读线程池中的线程绑定到一组核心，写线程池中的线程绑定到另一组核心，这样可以减少核心间的数据共享和缓存同步。
- 无锁数据结构：采用无锁数据结构来管理缓存数据。例如，在C++中使用无锁队列（如
std::atomic<>相关实现的无锁数据结构），在高并发场景下，无锁数据结构可以避免传统锁机制带来的线程阻塞和上下文切换，提高缓存操作的并行性，减少因锁竞争导致的缓存一致性维护开销。在多线程同时访问和修改缓存数据时，无锁数据结构能够更高效地保证数据一致性。
- 缓存版本控制：为缓存数据设置版本号。每次数据更新时，版本号递增。读取数据时，不仅读取数据内容，还读取版本号。当客户端发现版本号不一致时，重新获取最新数据。例如，在微服务架构中，各个服务之间通过API调用共享缓存数据，每个服务在获取缓存数据时检查版本号，这样可以减少不必要的缓存同步操作，只有在版本号变化时才进行数据更新，提升缓存一致性维护效率。