面试题：缓存设计：怎样优化基于缓存的全文检索方案中的缓存更新策略

Question

在基于缓存的全文检索系统中，数据会不断变化，合理的缓存更新策略至关重要。假设检索数据来源是数据库，当数据库中的数据发生更新时，考虑一致性、性能及并发等因素，你会如何设计并优化缓存更新策略？

Answer 1

缓存更新策略设计与优化

1. 读写锁机制
   • 原理：在读取缓存数据时加读锁，允许多个读操作并发进行；在更新数据库并同步更新缓存时加写锁，保证写操作的原子性，避免并发更新导致的数据不一致。例如在Java中可以使用ReentrantReadWriteLock实现。
   • 优点：在读多写少的场景下，能显著提高系统性能，既保证了数据一致性，又允许大量读操作并发执行。
   • 缺点：写锁会阻塞读锁，在写操作频繁时，读操作响应时间会变长。
2. 异步更新缓存
   • 原理：当数据库数据更新后，不立即更新缓存，而是将更新缓存的操作放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ等），由专门的消费者从队列中取出任务异步更新缓存。
   • 优点：减少了数据库更新操作的响应时间，提高了系统整体性能。并且可以对消息进行批量处理，进一步优化性能。
   • 缺点：存在数据不一致的窗口期，即从数据库更新到缓存更新这段时间内，可能读取到旧的缓存数据。
3. 失效策略
   • 原理：为缓存数据设置合理的过期时间。当数据在数据库更新后，缓存中的数据在过期时间到达后自动失效，下次读取时从数据库重新加载并更新缓存。
   • 优点：实现简单，不需要额外复杂的同步机制。在数据一致性要求不是特别高的场景下，能很好地平衡性能和一致性。
   • 缺点：如果过期时间设置不合理，可能会导致频繁读取数据库，影响性能；同时在缓存过期到重新加载这段时间内，也存在数据不一致问题。
4. 双写策略
   • 原理：在更新数据库的同时更新缓存。为了保证一致性，先更新缓存，再更新数据库。如果更新数据库失败，需要回滚缓存更新操作。
   • 优点：能最大程度保证数据一致性，减少数据不一致的时间窗口。
   • 缺点：并发场景下可能出现缓存和数据库数据不一致的情况，例如在更新缓存后，还未更新数据库时，另一个读请求读取到了新的缓存数据，但数据库还是旧数据。并且写操作性能会受到一定影响。
5. 缓存标记策略
   • 原理：在数据库中增加一个标记字段，当数据更新时，同时更新这个标记字段。缓存中除了存储数据，还存储这个标记。每次读取缓存时，先检查标记是否与数据库中的一致，如果不一致则重新从数据库加载数据并更新缓存。
   • 优点：可以精确控制缓存更新，在保证一致性的同时，减少不必要的缓存更新操作，提高性能。
   • 缺点：增加了数据库设计的复杂度，需要额外维护标记字段，并且每次读取缓存都需要额外查询标记字段，增加了数据库的读压力。

优化策略

1. 缓存分层：将缓存分为多级，如本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）。本地缓存处理高频访问且数据一致性要求不高的场景，分布式缓存保证数据在多节点间的一致性。
2. 缓存预热：系统启动时，预先加载部分热点数据到缓存中，减少首次请求的响应时间。
3. 监控与动态调整：实时监控缓存命中率、数据库读写压力等指标，根据实际情况动态调整缓存过期时间、更新策略等参数。