面试题：在高并发场景下Redis缓存与MySQL数据一致性策略

Question

在高并发环境中，同时有大量对MySQL数据的写入和对Redis缓存的读取操作。如何设计一种策略，既能保证Redis缓存和MySQL数据的一致性，又能尽量减少系统的性能损耗？请详细阐述你的设计思路和可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

设计思路

1. 读写顺序控制
   • 写操作：先写MySQL，成功后再更新Redis。这样能确保数据的持久化，以MySQL的数据为准。例如，一个商品库存数据的更新，先在MySQL中修改库存数量，然后同步更新Redis中的缓存数据。
   • 读操作：先读Redis，如果Redis中有数据，直接返回；若没有，则从MySQL读取，并将数据写入Redis，设置合适的过期时间。比如用户信息的读取，优先从Redis获取，若缓存未命中，从MySQL加载并缓存。
2. 使用队列
   • 引入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）。写MySQL成功后，将更新Redis的操作封装成消息发送到队列中。由专门的消费者从队列中消费消息来更新Redis，这样可以异步处理，减少主业务流程的性能损耗。例如，在电商订单创建后，写MySQL记录订单信息成功，接着将更新商品库存缓存的消息发送到队列。
3. 缓存过期策略
   • 对Redis中的缓存数据设置合理的过期时间。对于不常变化的数据，设置较长的过期时间；对于变化频繁的数据，设置较短的过期时间。比如商品的基本信息可以设置较长过期时间，而实时的商品销量数据设置较短过期时间。

可能遇到的问题及解决方案

1. 缓存雪崩
   • 问题：大量缓存同时过期，导致大量请求直接打到MySQL，可能使MySQL压力过大甚至崩溃。
   • 解决方案：
     • 随机过期时间：在设置缓存过期时间时，采用随机值，避免所有缓存同时过期。例如，原本设置过期时间为1小时，可以设置为50 - 70分钟之间的随机值。
     • 热点数据永不过期：对于一些热点数据，如首页展示的热门商品信息，不设置过期时间，定期主动更新缓存。
2. 缓存穿透
   • 问题：查询不存在的数据，每次都绕过Redis直接查询MySQL，导致MySQL压力增大。
   • 解决方案：
     • 布隆过滤器：在查询前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询MySQL。例如，在用户查询商品时，先通过布隆过滤器判断该商品ID是否存在。
     • 空值缓存：查询MySQL后，如果数据不存在，也将空值缓存到Redis中，并设置较短的过期时间，避免下次重复查询MySQL。
3. 双写一致性问题
   • 问题：在高并发情况下，写MySQL和更新Redis的操作可能会出现不一致，例如先写MySQL成功，更新Redis时失败，或者在更新Redis之前另一个读操作读取到了旧的缓存数据。
   • 解决方案：
     • 重试机制：更新Redis失败时，设置重试策略，多次尝试更新。例如，可以使用Guava的Retryer框架进行重试。
     • 事务机制：如果数据库支持，可以使用数据库事务来保证写MySQL和更新Redis的原子性。但这种方式可能会影响性能，需谨慎使用。
     • 读写锁：对涉及数据读写的操作加锁，保证同一时间只有一个写操作或者多个读操作，避免并发写带来的一致性问题。但加锁会降低系统的并发性能，所以要合理控制锁的粒度和范围。