缓存架构设计

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供缓存架构设计的完整指南。

缓存架构设计是高性能系统的核心，合理的缓存架构可以大幅提升系统性能。

核心问题

缓存架构模式

1. Cache Aside（旁路缓存）

   • 应用直接访问缓存和数据库
   • 读：先查缓存，未命中查数据库
   • 写：更新数据库，删除缓存

2. Read Through（读穿透）

   • 缓存服务负责加载数据
   • 应用只访问缓存
   • 缓存未命中时自动加载

3. Write Through（写穿透）

   • 先写缓存，再写数据库
   • 保证缓存和数据库一致
   • 写性能较低

4. Write Back（写回）

   • 先写缓存，异步写数据库
   • 写性能高
   • 数据可能丢失

缓存层次

多级缓存架构

L1: 本地缓存（Caffeine/Guava）
    ↓
L2: 分布式缓存（Redis）
    ↓
L3: 数据库

优势：

• 减少网络开销
• 降低Redis压力
• 提高响应速度

缓存位置

1. 浏览器缓存

   • HTTP缓存头
   • 减少服务器压力

2. CDN缓存

   • 静态资源缓存
   • 就近访问

3. 反向代理缓存

   • Nginx缓存
   • 减少应用服务器压力

4. 应用缓存

   • 本地缓存
   • 分布式缓存

5. 数据库缓存

   • 查询缓存
   • 连接池

缓存设计原则

1. 缓存热点数据

   • 访问频率高的数据
   • 计算成本高的数据

2. 设置合理的过期时间

   • 根据数据更新频率
   • 平衡一致性和性能

3. 避免缓存大对象

   • 大对象占用内存多
   • 影响其他数据缓存

4. 监控缓存指标

   • 命中率
   • 内存使用
   • QPS

常见面试题

1. 如何设计缓存架构？

   • 根据业务特点选择模式
   • 设计多级缓存
   • 考虑一致性要求

2. 缓存和数据库的一致性？

   • 最终一致性
   • 强一致性成本高
   • 根据业务选择

3. 如何提高缓存命中率？

   • 缓存热点数据
   • 合理设置过期时间
   • 预热缓存