面试题：如何设计一个基于Redis和MySQL的分布式数据一致性解决方案

Question

假设你正在开发一个高并发的电商系统，商品数据存储在MySQL中，为了提高读取性能，使用Redis作为缓存。在这种场景下，如何保证MySQL和Redis之间的数据一致性，特别是在高并发读写操作时，设计一个可行的分布式数据一致性解决方案，并详细说明读写流程及可能遇到的问题和应对策略。

Answer 1

解决方案设计

1. 读写分离架构：使用MySQL主从复制实现读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，降低主库压力。
2. 缓存更新策略：采用“读写锁 + 延迟双删”策略。
3. 分布式锁：使用分布式锁（如Redis分布式锁）来保证同一时间只有一个线程能对数据进行写操作，避免并发写导致的数据不一致。

读流程

1. 应用程序首先从Redis缓存中读取商品数据。
2. 如果Redis中有数据，直接返回给应用程序。
3. 如果Redis中没有数据，从MySQL从库中读取数据。
4. 将从MySQL读取到的数据写入Redis缓存，并返回给应用程序。

写流程

1. 应用程序获取分布式锁。
2. 成功获取锁后，更新MySQL主库中的商品数据。
3. 先删除Redis缓存中的数据。
4. 延迟一段时间（如100ms）后，再次删除Redis缓存中的数据。
5. 释放分布式锁。

可能遇到的问题及应对策略

1. 缓存穿透：大量请求查询不存在的数据，导致请求直接穿透到MySQL。应对策略：使用布隆过滤器，在查询前先判断数据是否存在，避免无效查询。
2. 缓存雪崩：Redis缓存中的大量数据同时过期，导致大量请求直接访问MySQL。应对策略：设置不同的过期时间，避免数据同时过期；使用互斥锁，保证同一时间只有一个请求去更新缓存。
3. 缓存击穿：高并发下，一个热点数据在缓存过期的瞬间，大量请求同时访问MySQL。应对策略：使用互斥锁，保证同一时间只有一个请求去查询和更新缓存；或者将热点数据设置为永不过期，定期更新。
4. 延迟双删时间设置问题：如果延迟时间过短，可能在第一次删除后，其他线程又重新写入了旧数据到缓存，第二次删除时已经无效。应对策略：根据业务场景和数据更新频率，合理设置延迟时间，可通过压测来确定合适的值。
5. 分布式锁失效问题：可能由于网络问题、锁过期等原因导致分布式锁失效。应对策略：设置合理的锁过期时间，并且在获取锁时记录当前线程的标识，在释放锁时进行验证，避免误释放其他线程的锁；可以使用Redisson等更可靠的分布式锁框架。