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分布式缓存设计

问题​

如何设计一个高可用的分布式缓存系统？

答案​

多级缓存架构​

缓存读写策略​

策略读写一致性适用场景
Cache Aside先查缓存，miss 查 DB 回填先更新 DB，再删缓存最终一致通用方案（推荐）
Read/Write Through缓存代理读写 DB缓存代理写 DB强一致缓存中间件支持
Write Behind同上异步批量写 DB弱一致写多读少
Cache Aside 模式
public User getUser(long userId) {
    String key = "user:" + userId;
    // 1. 查缓存
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (user != null) return user;
    
    // 2. 查数据库
    user = userMapper.findById(userId);
    if (user != null) {
        // 3. 回填缓存（设置过期时间 + 随机偏移防雪崩）
        int ttl = 3600 + new Random().nextInt(600);
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user, ttl, TimeUnit.SECONDS);
    }
    return user;
}

public void updateUser(User user) {
    // 1. 先更新数据库
    userMapper.update(user);
    // 2. 再删除缓存
    redisTemplate.delete("user:" + user.getId());
}

缓存三大问题​

问题现象解决方案
穿透查不存在的数据，每次打 DB缓存空值 / 布隆过滤器
击穿热点 key 过期，大量请求打 DB互斥锁重建 / 永不过期
雪崩大批 key 同时过期过期时间加随机偏移 / 多级缓存
互斥锁防击穿
public User getUserWithLock(long userId) {
    String key = "user:" + userId;
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (user != null) return user;
    
    String lockKey = "lock:" + key;
    try {
        // 只有一个线程能获取锁去查 DB
        Boolean locked = redisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
            user = userMapper.findById(userId);
            redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            Thread.sleep(50);
            return getUserWithLock(userId);  // 重试
        }
    } finally {
        redisTemplate.delete(lockKey);
    }
    return user;
}

本地缓存 + Redis 二级缓存​

Caffeine 本地缓存 + Redis
@Component
public class TwoLevelCache {
    private final Cache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(10_000)
        .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
        .build();
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    public Object get(String key) {
        // L1: 本地缓存
        Object value = localCache.getIfPresent(key);
        if (value != null) return value;
        
        // L2: Redis
        value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (value != null) {
            localCache.put(key, value);  // 回填本地缓存
        }
        return value;
    }
}

常见面试问题​

Q1: 为什么是删除缓存而不是更新缓存？​

答案：

  • 更新缓存：并发写时可能导致脏数据（A 先更新 DB 但 B 后更新缓存覆盖了 A 的最新值）
  • 删除缓存：下次读取时自然重建，保证最终一致

详见 缓存与数据库一致性。

Q2: 先删缓存还是先更新 DB？​

答案：

先更新 DB，再删缓存。先删缓存会导致：删缓存后、更新 DB 前有请求读到旧数据并回填缓存，导致缓存和 DB 不一致。

Q3: 多级缓存的一致性怎么保证？​

答案：

  • Redis 缓存更新时通过 MQ/Redis Pub-Sub 通知所有实例清除本地缓存
  • 本地缓存设置较短的 TTL（如 5 分钟）作为兜底

相关链接​