面试题：分布式系统中分布式缓存技术如何解决高并发下的数据一致性问题

Question

在一个高并发的分布式系统场景下，用户对数据的读写操作频繁。请阐述分布式缓存技术（如Redis）如何保证数据一致性，你可以从缓存更新策略、缓存与数据库同步机制等方面进行说明。

Answer 1

缓存更新策略

1. Cache-Aside模式
   • 读操作：先从缓存读取数据，若缓存命中则直接返回；若缓存未命中，从数据库读取数据，然后将数据写入缓存，并返回数据。
   • 写操作：先更新数据库，然后删除缓存。这样能保证下次读取时，从数据库加载最新数据到缓存。但存在并发问题，比如更新数据库后还未删除缓存时，另一个读请求读取到旧的缓存数据。
2. Write-Through模式
   • 写操作：同时更新数据库和缓存，保证两者数据一致。优点是数据一致性强，但缺点是性能受数据库写入性能限制，在高并发场景下可能影响系统整体性能。
3. Write-Behind模式
   • 写操作：只更新缓存，将数据库更新操作异步化。缓存会批量或按一定策略将更新操作同步到数据库。这种方式性能高，但数据一致性相对较弱，在异步同步到数据库之前，数据库和缓存数据可能不一致。

缓存与数据库同步机制

1. 双写一致性问题解决
   • 使用分布式锁：在更新数据库和删除缓存操作时，获取分布式锁。只有获取到锁的请求才能执行更新和删除操作，避免并发情况下读操作读到旧缓存数据。但加锁会带来性能开销，影响系统并发能力。
   • 基于时间戳或版本号：数据库表增加时间戳或版本号字段。写操作时更新该字段，读操作时对比缓存和数据库中的时间戳或版本号。若不一致，从数据库重新加载数据更新缓存。
2. 缓存失效处理
   • 主动失效：对于一些时效性强的数据，设置合理的缓存过期时间。当缓存过期后，读请求从数据库加载最新数据并更新缓存。
   • 被动失效：利用数据库的变更通知机制（如MySQL的binlog、Oracle的logminer等）。当数据库数据发生变化时，通过相应机制通知缓存更新或删除，以保证缓存与数据库数据一致。