面试题：缓存设计之高级难度：缓存雪崩与消息中间件的应对策略

Question

假设缓存系统出现缓存雪崩情况，大量缓存数据同时失效，此时如何借助消息中间件来平稳过渡，保证系统的可用性和数据的一致性？请详细说明消息中间件的选型、消息处理逻辑以及缓存重建的策略。

Answer 1

消息中间件选型

1. Kafka：
   • 高吞吐量：Kafka 能够处理大量的消息，适合应对缓存雪崩时可能产生的高并发请求写入消息队列。
   • 分布式架构：具备良好的扩展性，可以根据实际流量动态增加节点。
   • 持久化存储：消息会持久化到磁盘，保证消息不会丢失，这对于缓存重建所需数据的可靠传输很重要。
2. RabbitMQ：
   • 可靠性高：支持事务、确认机制等，能确保消息的可靠传递，适用于对数据一致性要求较高的场景。
   • 灵活的路由策略：可以根据不同的需求进行灵活的消息路由，方便对缓存重建相关消息进行分类处理。

消息处理逻辑

1. 请求拦截与消息发送：
   • 当缓存雪崩发生，应用程序接收到请求发现缓存缺失时，先将请求相关的信息（如请求的 key，可能还包含一些关联数据等）封装成消息发送到消息中间件。例如，如果是查询用户信息缓存缺失，将用户 ID 等相关信息作为消息内容发送。
   • 可以在应用程序的拦截器或过滤器中实现这一逻辑，确保所有缓存缺失的请求都能被拦截并发送消息。
2. 消息消费与缓存重建：
   • 消息中间件的消费者从队列中获取消息。
   • 消费者根据消息中的内容，查询数据库等数据源获取真实数据。例如，根据用户 ID 从用户表中查询用户信息。
   • 使用获取到的数据重建缓存，将数据重新写入缓存系统，比如将用户信息写入 Redis 缓存。

缓存重建策略

1. 异步重建：通过消息中间件异步处理缓存重建，避免大量请求直接查询数据库导致数据库压力过大。消息中间件的消费者在后台持续消费消息进行缓存重建，应用程序在发送消息后可以先返回一个默认值或者提示信息给用户，告知数据正在加载。
2. 批量重建：
   • 消费者可以采用批量处理的方式，一次从队列中获取多个消息，批量查询数据库和重建缓存。例如，一次获取 10 个用户 ID，批量查询数据库中这 10 个用户的信息，然后批量写入缓存。
   • 这样可以减少数据库的查询次数，提高缓存重建的效率，降低数据库的压力。
3. 过期时间错开：在重建缓存时，为每个缓存数据设置不同的过期时间，避免再次出现缓存雪崩。可以使用随机数或者根据一定规则（如按请求时间、请求的 key 的哈希值等）设置过期时间，使得缓存过期时间分布更均匀。