面试题答案
一键面试缓存架构设计
- 分布式缓存架构：采用如Redis Cluster或Memcached Cluster这样的分布式缓存方案。在这种架构下，数据会分布在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和读写，从而提高整体的读写性能和可扩展性。可以根据服务器资源情况，动态增加或减少节点，以应对不断增长的缓存数据量和并发请求。
- 多级缓存架构：结合应用服务器本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）。对于经常访问且变化频率较低的数据，先从本地缓存读取，减少对分布式缓存的压力。若本地缓存未命中，再访问分布式缓存。这样可以大大提高缓存命中率，降低响应时间。
数据分片策略
- 一致性哈希算法：使用一致性哈希算法将数据映射到不同的缓存节点。该算法能有效减少节点增加或减少时数据的迁移量。例如，在Redis Cluster中，就是基于一致性哈希算法进行数据分片的。通过对数据的键进行哈希计算，将其映射到一个环形空间上，每个节点负责环上一段范围的数据。当节点增加或减少时，只有相邻节点的数据会受到影响，从而减少数据迁移带来的性能开销。
- 按业务维度分片：根据业务特点，将数据按不同的业务维度进行分片。比如，电商系统中，可以按商品类别、用户ID等维度进行分片。这样可以将不同业务的数据分布到不同节点，避免某一业务数据量过大导致单个节点压力过高，同时也方便根据业务需求进行缓存管理和扩展。
缓存淘汰算法优化
- LRU-K算法：相比传统的LRU（最近最少使用）算法，LRU-K算法考虑了数据的历史访问情况。它需要记录数据的K次历史访问时间，只有当数据的访问次数达到K次且最近一次访问时间足够久远时，才会被淘汰。这样可以避免偶尔被访问一次但后续长时间不再访问的数据被过早淘汰，提高缓存利用率。例如，对于一些低频但重要的数据，LRU-K算法可以保证其在缓存中停留更长时间。
- LFU算法改进：传统的LFU（最不经常使用）算法在面对突发流量时可能会将重要数据淘汰。可以对其进行改进，比如设置一个老化机制，定期降低数据的访问频率计数，使得长时间未被访问的数据计数逐渐降低，避免因短时间内大量访问而导致其他重要数据被淘汰。同时，结合LRU算法的思想，当缓存满时，优先淘汰LFU计数低且最近未被访问的数据。
高可用性保障
- 主从复制：在分布式缓存中，采用主从复制机制。主节点负责处理写请求，并将数据同步到从节点。从节点可以分担读请求，提高系统的读性能。当主节点出现故障时，从节点可以通过选举机制晋升为主节点，保证系统的可用性。例如，Redis的主从复制机制可以配置多个从节点，实现数据的冗余备份和读写分离。
- 哨兵机制：为分布式缓存引入哨兵机制，如Redis Sentinel。哨兵节点负责监控主从节点的运行状态，当主节点出现故障时，哨兵节点会自动检测并发起选举，将一个从节点提升为主节点，同时修改其他节点的配置，使其指向新的主节点。这样可以快速恢复系统的正常运行，减少因节点故障导致的服务中断时间。
- 故障转移和自动恢复：在应用程序层面，需要具备缓存节点故障转移的能力。当检测到某个缓存节点不可用时，能够自动将请求路由到其他可用节点，并在节点恢复后自动重新加入集群。同时，在缓存数据写入时，可以采用异步写入和重试机制，确保数据在节点故障恢复后能够正确写入，保证数据的一致性和完整性。