面试题：缓存设计：微服务架构下缓存与数据库一致性问题及解决方案

Question

在微服务架构中，缓存和数据库的一致性维护是一个关键问题。请详细说明读写操作时可能导致缓存与数据库数据不一致的场景，以及针对这些场景你所知道的解决方案，并分析各方案的优缺点。

Answer 1

读写操作导致缓存与数据库数据不一致的场景

1. 读操作场景：
   • 缓存击穿：大量请求同时查询一个过期的缓存数据，这些请求会同时穿透到数据库，瞬间对数据库造成巨大压力。如果数据库扛不住压力，可能会导致服务不可用。
   • 缓存雪崩：大量缓存数据在同一时间过期，此时大量请求涌入，都无法从缓存获取数据，进而全部请求到数据库，导致数据库压力骤增，甚至可能使数据库崩溃。
2. 写操作场景：
   • 先写数据库，再删缓存失败：在更新数据时，先成功更新了数据库，但在删除缓存时出现异常，导致缓存中的数据还是旧数据，后续读操作可能读到旧数据，造成缓存与数据库不一致。
   • 先删缓存，再写数据库失败：先删除了缓存，但在写数据库时发生错误，此时其他读请求过来，发现缓存中无数据，从数据库读取到旧数据并写入缓存，导致缓存中数据为旧数据，与数据库不一致。
   • 并发场景下先读缓存后写数据库：比如线程A先读缓存，此时缓存有旧数据，线程B更新数据库并删除缓存，然后线程A再更新缓存，将旧数据写回缓存，导致缓存与数据库不一致。

解决方案及优缺点分析

1. 读写锁方案：
   • 解决方案：在读写操作时加锁，读操作加读锁，写操作加写锁。当有写操作时，其他读写操作都要等待写操作完成。这样保证在写操作时，不会有读操作读取到不一致的数据。
   • 优点：实现相对简单，能够有效保证缓存和数据库的一致性。
   • 缺点：性能较低，因为读写操作都需要等待锁的释放，特别是在高并发场景下，可能会导致大量的请求等待，降低系统的吞吐量。
2. 异步更新缓存方案：
   • 解决方案：写操作先更新数据库，然后通过消息队列等异步方式删除或更新缓存。这样可以避免在主流程中删除缓存失败导致的一致性问题。
   • 优点：对主流程性能影响较小，因为删除或更新缓存操作是异步进行的，不影响主流程的响应时间。
   • 缺点：引入了消息队列等额外的组件，增加了系统的复杂性。如果消息队列出现故障，可能导致缓存长时间得不到更新，造成数据不一致。
3. 缓存过期策略优化方案：
   • 解决方案：针对缓存击穿和缓存雪崩问题，对缓存的过期时间进行优化。例如，设置缓存过期时间时加上一个随机值，避免大量缓存同时过期。对于热点数据，可以采用永不过期的策略，定期异步更新缓存数据。
   • 优点：实现简单，对现有系统侵入性较小，能有效缓解缓存击穿和缓存雪崩问题。
   • 缺点：不能完全解决缓存与数据库一致性问题，特别是在写操作场景下。对于永不过期的热点数据，异步更新缓存如果出现问题，也会导致数据不一致。
4. 双写方案：
   • 解决方案：在更新数据库后，先删除缓存，然后再次读取数据库并更新缓存。这样即使第一次删除缓存失败，后续读数据库更新缓存也能保证缓存数据的一致性。
   • 优点：能在一定程度上保证缓存和数据库的一致性，相比先写数据库再删缓存的方案，增加了一次数据同步过程。
   • 缺点：增加了一次读数据库操作，性能有所损耗。并且如果读数据库更新缓存的过程中出现问题，还是可能导致一致性问题。