面试题：消息队列Kafka与其他组件协作构建实时推荐系统的一致性保障

Question

在使用Kafka与其他组件（如数据库、缓存）共同构建实时推荐系统时，如何保证数据在不同组件之间的一致性？列举可能遇到的一致性问题场景，并给出相应的解决方案。

Answer 1

一致性问题场景及解决方案

1. 数据写入一致性
   • 场景：Kafka 接收到实时数据，要同步写入数据库和缓存。可能出现写入数据库成功，但写入缓存失败，导致数据库与缓存数据不一致。
   • 解决方案
     • 使用事务：如果数据库支持事务（如关系型数据库），在 Kafka 消费端代码中，将数据库写入和缓存写入操作放在一个事务中。若缓存写入失败，事务回滚，数据库写入也撤销。
     • 重试机制：对于缓存写入失败的情况，设置合理的重试次数。若多次重试仍失败，记录日志并报警，人工介入处理。
2. 数据更新一致性
   • 场景：推荐系统运行过程中，新数据到达 Kafka，需要更新数据库和缓存中的旧数据。可能由于网络延迟等原因，缓存更新成功，数据库更新失败。
   • 解决方案
     • 引入中间状态：在数据库和缓存之间引入一个中间状态标记。例如，先在数据库中标记数据为“待更新”，更新缓存成功后，再更新数据库中的实际数据并清除“待更新”标记。如果更新数据库失败，可根据“待更新”标记进行重试。
     • 使用消息队列保证顺序：如果更新操作有顺序要求，利用 Kafka 的分区特性保证同一类数据的更新消息按顺序消费，避免因消息乱序导致的不一致。
3. 缓存与数据库读取一致性
   • 场景：从缓存读取数据失败（如缓存过期），转而从数据库读取。此时如果数据库数据刚被更新但缓存未及时更新，可能读取到旧数据。
   • 解决方案
     • Cache - Aside 策略：应用程序先从缓存读取数据，若未命中则从数据库读取。读取到数据后更新缓存，并设置合理的缓存过期时间。在数据更新时，先更新数据库，再使缓存失效。
     • Read - Through 策略：引入一个代理层，当缓存未命中时，代理层负责从数据库读取数据并更新缓存，应用程序始终从缓存读取数据，保证数据一致性。