如何设计一个支持千万级并发的分布式缓存架构？

**考察点分析：**

1. 分布式系统设计能力（数据分片、一致性、容错机制）
2. 高并发场景下的性能优化思路
3. 缓存架构的选型与组合能力
4. 实际工程经验中的权衡决策能力
4. **面试解答要点：**
3. **1. 架构分层设计**
4. - 客户端缓存层：使用本地缓存（Caffeine/Guava Cache）减轻后端压力
5. - 代理层：部署Twemproxy或Redis Cluster Proxy实现请求路由
6. - 数据层：采用Redis Cluster分片存储，每个分片主从架构
7. - 持久层：异步落盘机制保证数据安全
2. **2. 关键技术方案**
3. ```java
4. // 示例：多级缓存实现代码片段
5. public class MultiLevelCache {
6. private LoadingCache<String, Object> localCache; // 本地缓存
7. private RedisTemplate redisTemplate; // 分布式缓存
8. 
   
9. public Object get(String key) {
10. Object value = localCache.get(key);
11. if(value == null) {
12. value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
13. if(value != null) {
14. localCache.put(key, value);
15. }
16. }
17. return value;
18. }
19. }
20. ```

**3. 性能优化点**

• 热点数据：采用一致性哈希+本地缓存预热
• 雪崩防护：随机过期时间+互斥锁重建
• 大Key处理：数据压缩+分片存储
• 网络优化：TCP_NODELAY+连接池优化
• **4. 监控与治理**
• 实时监控各节点QPS、命中率、延迟等指标
• 动态扩缩容机制应对流量波动
• 慢查询分析与热Key自动发现
• **面试官期望：**
• 能清晰阐述CAP理论的实际应用
• 展示对不同缓存策略（Cache-Aside/Read-Through等）的理解
• 具备真实高并发场景的处理经验
• 对缓存击穿/穿透/雪崩等问题的实战解决方案
• **互动点：**
• 你在实际项目中遇到过哪些缓存难题？如何解决的？欢迎在评论区分享你的实战经验！如果觉得有用请点赞支持，我们会持续输出更多架构设计干货。