面试题：金融行业缓存设计的高并发读写优化

Question

假设你正在设计一个面向高频交易场景的缓存系统，每天有数十亿次的读写请求，缓存需要处理高并发且数据量庞大。请描述你会采用哪些设计方案来优化读写性能，包括缓存架构、数据结构选择及相关算法等方面。

Answer 1

缓存架构

1. 分布式缓存：采用分布式缓存架构，如 Redis Cluster 或 Memcached 集群。分布式缓存可以将数据分散存储在多个节点上，有效应对数据量庞大的问题，同时通过多节点并行处理提高并发读写能力。不同节点可处理不同数据分区的读写请求，减少单个节点的负载。
2. 多级缓存：构建多级缓存，例如 L1（一级缓存）采用本地内存缓存（如 Caffeine），速度极快但容量有限，用于存储最常访问的数据。L2（二级缓存）采用分布式缓存，容量较大，作为 L1 缓存的补充。当 L1 缓存未命中时，快速从 L2 缓存获取数据，减少访问后端存储的次数，提升整体读写性能。
3. 读写分离：在缓存架构中实现读写分离。对于读操作，可将请求均匀分配到多个从节点（如果使用支持主从复制的缓存系统，如 Redis 的主从模式），提高读操作的并发处理能力。写操作则主要在主节点进行，然后通过复制机制同步到从节点，确保数据一致性。

数据结构选择

1. 哈希表：对于缓存数据的存储，哈希表是常用的数据结构。在 Redis 中，哈希表被广泛应用于存储键值对数据。哈希表可以提供 O(1) 的平均时间复杂度来进行数据的查找、插入和删除操作，非常适合高频交易场景下快速读写数据的需求。
2. 跳表：如果需要对缓存数据进行排序或者范围查询，跳表是一个不错的选择。跳表可以在 O(log n) 的时间复杂度内完成插入、删除和查找操作，并且相比于平衡二叉树等数据结构，跳表的实现相对简单，在高并发场景下更容易维护。

相关算法

1. 缓存淘汰算法：选择合适的缓存淘汰算法对于优化缓存性能至关重要。在高频交易场景下，LRU（最近最少使用）算法是常用的选择。LRU 算法会淘汰最长时间未被访问的数据，确保缓存中始终保留最常访问的数据。一些缓存系统，如 Caffeine，还结合了 LRU 和 LFU（最不经常使用）的思想，通过记录访问频率和访问时间来更准确地淘汰数据，提高缓存命中率。
2. 一致性哈希算法：在分布式缓存中，使用一致性哈希算法来分配数据到各个节点。一致性哈希算法可以保证在节点增加或减少时，只有少量数据需要重新分配，而不是全部数据重新分布。这样可以减少缓存数据迁移带来的性能开销，提高系统的稳定性和可用性。
3. 批量操作算法：为了减少网络开销和提高操作效率，采用批量操作算法。例如，在 Redis 中，可以使用 Pipeline 机制将多个命令打包发送到服务器，减少网络往返次数。在写操作时，将多个写请求合并为一个批量写操作，一次性提交到缓存系统，提高写性能。