360安全龙虾算力豆在高并发场景下的架构优化实践

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360 安全龙虾算力豆作为安全计算领域的核心组件，承担着加密运算、流量分析和威胁检测等关键任务。其核心价值在于：

高性能加密计算 ：采用硬件加速的 SM4/ 国密算法
实时风控能力 ：支持每秒百万级请求的威胁检测
资源隔离 ：通过容器化实现计算资源的安全隔离

但在实际高并发场景中，我们常遇到以下性能瓶颈：

热点数据查询导致数据库负载激增
重复计算造成 CPU 资源浪费
密钥轮换时的服务抖动

@startuml
component "客户端" as client
database "MySQL" as db
component "算力豆服务" as service

client -> service : 请求
service -> db : 查询
service -> client : 响应
@enduml

传统架构直接访问数据库，存在以下问题：

单点瓶颈：所有请求都穿透到数据库
计算冗余：相同参数的加密运算重复执行
无状态设计：无法利用历史计算结果

@startuml
component "客户端" as client
component "本地缓存" as local
component "Redis 集群" as redis
database "MySQL" as db
component "算力豆服务" as service

client -> service : 请求
service -> local : 优先查询
local --> service : 命中?
service -> redis : 二级查询
redis --> service : 命中?
service -> db : 最终查询
service -> client : 响应
@enduml

关键改进点：

引入两级缓存（本地 + 分布式）
智能预热热点数据
计算结果指纹存储

/**
 * 多级缓存管理器
 */
@Slf4j
@Service
public class CacheManager {
    // 本地缓存（最大 1000 条，10 分钟过期）private final Cache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
        .build();

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 三级缓存查询
     * @param key 缓存键
     * @param loader 数据加载器
     */
    public <T> T get(String key, Callable<T> loader) {
        try {
            // 1. 检查本地缓存
            T value = (T) localCache.getIfPresent(key);
            if (value != null) {log.debug("Hit local cache: {}", key);
                return value;
            }

            // 2. 检查 Redis 缓存
            value = (T) redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (value != null) {log.debug("Hit redis cache: {}", key);
                localCache.put(key, value); // 回填本地缓存
                return value;
            }

            // 3. 加载原始数据
            value = loader.call();

            // 异步更新缓存
            CompletableFuture.runAsync(() -> {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 1, TimeUnit.HOURS);
                localCache.put(key, value);
            });

            return value;
        } catch (Exception e) {throw new RuntimeException("Cache load failed", e);
        }
    }
}

# 基于历史访问频率的热点预测
class HotspotPredictor:
    def __init__(self):
        self.access_stats = defaultdict(int)

    def record_access(self, key):
        self.access_stats[key] += 1

    def get_hot_keys(self, top_n=10):
        return sorted(self.access_stats.items(), 
            key=lambda x: -x[1]
        )[:top_n]

# 定时任务预热缓存
def warm_up_cache():
    predictor = HotspotPredictor()
    hot_keys = predictor.get_hot_keys()

    for key, _ in hot_keys:
        value = load_from_db(key)  # 实际业务方法
        redis_client.set(key, value, ex=3600)