面试题：缓存设计之复杂业务场景双写一致性深度优化

Question

假设存在一个复杂业务场景，涉及多个关联表的更新操作，同时对缓存的读写操作频繁且实时性要求高。在这种情况下，如何设计一套完整的缓存与数据库双写一致性方案，要考虑到性能、数据一致性、可扩展性等多方面因素。请从架构设计、技术选型、具体实现步骤以及故障处理机制等方面进行全面阐述。

Answer 1

架构设计

1. 读写分离架构：采用数据库读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作。缓存作为数据的一级存储，先从缓存读取数据，缓存未命中时再从数据库读取，读取后更新缓存。
2. 异步处理：对于复杂业务场景中的多个关联表更新操作，使用消息队列（MQ）将更新操作异步化处理，避免直接操作数据库带来的性能瓶颈。
3. 分布式缓存：采用分布式缓存系统，如 Redis Cluster，以提高缓存的可扩展性和读写性能，同时保证缓存的高可用性。

技术选型

1. 数据库：选择关系型数据库，如 MySQL，以满足复杂业务场景下多表关联和事务处理的需求。对于大数据量和高并发场景，可结合分库分表技术。
2. 缓存：选用 Redis，因其读写性能高、支持丰富的数据结构，且具备分布式部署能力，能够满足缓存读写频繁和实时性要求。
3. 消息队列：选择 Kafka 或 RabbitMQ，Kafka 适合高吞吐量的场景，RabbitMQ 适合对可靠性要求较高的场景，可根据业务需求进行选择。

具体实现步骤

1. 读操作
   • 首先尝试从缓存中读取数据。若缓存命中，直接返回数据。
   • 若缓存未命中，从数据库读取数据。
   • 将从数据库读取的数据写入缓存，以便后续读取。
2. 写操作
   • 将写操作封装成消息发送到消息队列。
   • 消息队列消费者接收消息，进行多表关联更新操作，确保数据库事务一致性。
   • 数据库更新成功后，更新缓存数据。为避免缓存穿透，可在缓存中设置一个短时间的空值。

故障处理机制

1. 缓存故障：采用缓存集群，如 Redis Cluster，具备自动故障转移机制。当某个节点出现故障时，集群可自动将请求路由到其他节点。同时，配置缓存的备份机制，如使用 RDB 或 AOF 持久化方式，以便在故障恢复后快速恢复数据。
2. 数据库故障：主库故障时，读写分离架构中的从库可通过选举机制提升为主库，继续提供写服务。同时，利用数据库的备份和恢复机制，如定期全量备份和增量备份，在故障恢复后恢复数据。
3. 消息队列故障：消息队列采用集群部署，如 Kafka 的多 Broker 架构，提高可用性。若某个 Broker 出现故障，生产者可自动将消息发送到其他可用的 Broker。同时，配置消息的重试机制，确保消息不会丢失。对于无法处理的消息，可将其发送到死信队列，以便后续排查处理。