Опишите пример сложной технической задачи, которую вам приходилось решать.

Задача: Реализация высоконагруженного, распределенного кэширования с гарантированной консистентностью данных и инвалидацией устаревших записей.

Проблемы:

• Race Condition: Несколько экземпляров сервиса одновременно пытаются обновить одни и те же данные.
• Распределенная инвалидация: При изменении данных в одном узле кэш на других узлах должен быть очищен.
• Выбор стратегии (CAP): Баланс между Consistency (согласованность) и Availability (доступность) в распределенной системе.
• Сетевые задержки и сбои.

Решение (двухуровневый кэш):

1. Локальный кэш (L1): Быстрый, in-memory кэш (Caffeine) на каждом экземпляре приложения.
2. Распределенный кэш (L2): Общий кэш (Redis/Hazelcast) для синхронизации данных между узлами.

Пример реализации логики чтения:

@Component
public class TwoLevelCacheService {
    private final Cache<Key, Value> localCache; // Caffeine
    private final DistributedCache distributedCache; // Redis client

    public Value get(Key key) {
        // 1. Проверяем локальный кэш
        Value value = localCache.getIfPresent(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }
        // 2. Если нет локально, идем в распределенный кэш
        value = distributedCache.get(key);
        if (value != null) {
            // 3. Заполняем локальный кэш для будущих запросов
            localCache.put(key, value);
        }
        // 4. Если нет и там, идем в primary source (БД)
        if (value == null) {
            value = fetchFromDatabase(key);
            distributedCache.put(key, value, TTL);
            localCache.put(key, value);
        }
        return value;
    }

    public void update(Key key, Value newValue) {
        updateDatabase(key, newValue); // 1. Обновляем источник истины
        distributedCache.evict(key); // 2. Удаляем из распределенного кэша (триггер инвалидации)
        // 3. Локальные кэши очистятся при следующем чтении или по событию
    }
}

Ключевые решения: Использование паттерна Cache-Aside, публикация событий об инвалидации через Redis Pub/Sub, настройка разумного TTL и политики записи.