高并发场景下的缓存设计与优化

题目描述
在高并发系统中，缓存是提升性能的核心技术之一。请阐述如何设计一个高性能、高可用的缓存方案，并解决常见的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题。

知识要点详解

1. 缓存的基本作用与设计原则

问题：为什么需要缓存？
解答：

• 减少数据库压力：将频繁访问的数据存储在内存中，避免直接查询数据库。
• 加速数据读取：内存访问速度比磁盘快几个数量级。
• 设计原则：
  • 仅缓存热点数据（如二八法则中的20%高频数据）。
  • 保证缓存与源数据的一致性（如通过过期时间、更新策略控制）。

2. 缓存穿透及解决方案

问题：大量请求查询不存在的数据，导致请求直接穿透缓存访问数据库。
解决步骤：

1. 缓存空值：
   • 对查询结果为空的数据也缓存一个短时间的空值（如设置5分钟过期）。
   • 注意空值需占用少量内存，避免恶意攻击耗尽空间。
2. 布隆过滤器（Bloom Filter）：
   • 在缓存前加一层布隆过滤器，将已存在数据的key映射到位数组中。
   • 请求先经过布隆过滤器：若返回“不存在”，则直接拒绝；若返回“可能存在”，再查询缓存或数据库。

3. 缓存击穿及解决方案

问题：某个热点key过期时，大量并发请求同时无法命中缓存，直接冲击数据库。
解决步骤：

1. 互斥锁（Mutex Lock）：
   • 当缓存失效时，仅允许一个线程查询数据库并重建缓存，其他线程等待。
   • 示例代码逻辑（伪代码）：

     public String getData(String key) {  
         String data = cache.get(key);  
         if (data == null) {  
             if (lock.tryLock()) {  // 获取分布式锁  
                 try {  
                     data = db.get(key);  // 查询数据库  
                     cache.set(key, data, expireTime);  
                 } finally {  
                     lock.unlock();  
                 }  
             } else {  
                 // 其他线程等待后重试  
                 Thread.sleep(100);  
                 return getData(key);  
             }  
         }  
         return data;  
     }  
     

2. 逻辑过期时间：
   • 缓存值中存储实际数据和一个逻辑过期时间。
   • 若发现逻辑过期，另起线程异步更新缓存，当前线程返回旧数据。

4. 缓存雪崩及解决方案

问题：大量缓存key同时过期或缓存服务宕机，导致数据库被批量请求压垮。
解决步骤：

1. 差异化过期时间：
   • 对同类key的过期时间添加随机值（如基础时间+随机偏移量），避免同时失效。
2. 缓存高可用：
   • 使用Redis集群（如主从复制、分片集群）实现多节点备份。
   • 部署本地缓存（如Caffeine）作为二级缓存，降低对中央缓存的依赖。
3. 服务熔断与降级：
   • 当数据库压力过大时，通过熔断机制暂时拒绝请求，返回默认值或错误页面。

5. 缓存一致性保证

问题：如何确保缓存与数据库的数据一致性？
解决步骤：

1. 更新策略选择：
   • 先更新数据库，再删除缓存（推荐）：避免并发更新时脏数据长期存在。
   • 若删除缓存失败，可通过重试机制或消息队列补偿。
2. 延迟双删：
   • 在更新数据库前后各删除一次缓存，第二次删除延迟执行（如1秒后），确保读请求的旧缓存被清除。

总结
缓存优化需结合业务场景综合运用多种策略：

• 用布隆过滤器解决穿透，用锁或异步更新应对击穿，用随机过期和集群容错预防雪崩。
• 一致性要求高的场景需设计可靠的更新流程，并监控缓存命中率与系统负载。