面试题：缓存设计之高级难度：基于业务场景的缓存命中率优化策略

Question

假设你正在开发一个电商系统，商品详情页的访问量很大，缓存命中率较低。请结合该业务场景，详细设计一套提高分布式缓存命中率的优化策略，包括缓存数据结构的选择、缓存更新策略以及失效机制等。

Answer 1

缓存数据结构选择

1. 哈希表（Hash Table）：在商品详情页场景中，使用哈希表来存储商品信息非常合适。以商品ID作为键，商品详细信息（如名称、描述、价格、图片链接等）作为值。这样可以通过商品ID快速定位到对应的商品详情数据，时间复杂度为O(1)，大大提高查询效率。例如在Redis中，使用hset和hget命令操作哈希结构来存储和获取商品详情。
2. 缓存分片：由于商品数量可能巨大，为了提高缓存的可扩展性和性能，可以采用一致性哈希算法进行缓存分片。将商品ID通过一致性哈希函数映射到不同的缓存节点上，使得数据在各个缓存节点上分布相对均匀，避免单个节点负载过高。

缓存更新策略

1. 读写锁策略：在更新商品详情数据时，采用读写锁机制。读操作可以并发进行，提高系统的并发处理能力；而写操作则需要获取写锁，保证数据的一致性。例如在Java中，可以使用ReentrantReadWriteLock来实现读写锁。
2. 异步更新：对于一些非关键数据的更新（如商品描述的微调），可以采用异步更新的方式。当商品数据发生变化时，先将更新操作放入消息队列（如Kafka）中，由专门的消费者异步从队列中取出更新任务进行处理。这样可以减少对缓存读写操作的阻塞，提高系统的整体性能。
3. 双写机制：在更新数据库的同时，更新缓存。为了保证数据的一致性，需要严格控制更新顺序。先更新数据库，成功后再更新缓存。但是这种方式在高并发场景下可能会出现缓存与数据库数据不一致的问题，所以需要结合其他机制（如重试机制、缓存失效机制等）来保证最终一致性。

缓存失效机制

1. 设置合理的过期时间：根据商品的特点设置不同的过期时间。对于热门商品，可以设置较长的过期时间，因为它们的变化频率相对较低，这样可以减少缓存失效的次数，提高缓存命中率。对于一些促销商品或者经常更新的商品，可以设置较短的过期时间，以保证数据的及时性。例如，热门且稳定的商品可以设置过期时间为24小时，而促销商品设置为1小时。
2. 主动失效：当商品数据发生变化时，除了更新缓存数据外，还要主动使相关的缓存数据失效。可以通过发布订阅模式（如Redis的Pub/Sub）来实现。当商品数据更新时，发布一条消息通知所有订阅该商品缓存失效的节点，让它们主动删除对应的缓存数据。
3. 惰性失效与定期失效结合：惰性失效是指在读取缓存数据时，如果发现数据已过期，则从数据库中重新加载数据并更新缓存。定期失效则是系统定期扫描缓存，删除过期的数据。两者结合可以既保证在高并发场景下缓存的高性能，又能及时清理过期数据，释放内存空间。