面试题：缓存设计之高级难度：缓存与消息队列的一致性保障方案

Question

在一个涉及订单处理的后端系统中，数据同时存在于数据库、缓存和通过消息队列进行异步处理。当订单状态发生变化时，如何确保缓存、数据库和消息队列处理结果之间的数据一致性？请详细说明设计思路、可能遇到的问题及相应的解决方案。

Answer 1

设计思路

1. 数据库优先：订单状态变化首先持久化到数据库，确保数据的可靠性和持久性。使用数据库事务保证状态变化操作的原子性，避免部分更新导致数据不一致。
2. 缓存更新：数据库更新成功后，同步更新缓存。可以采用两种方式：
   • 直写式：在更新数据库后立即更新缓存，保证缓存与数据库数据实时一致。
   • 失效式：更新数据库后使缓存中对应订单状态的缓存项失效，下次读取时重新从数据库加载并更新缓存。
3. 消息队列处理：数据库更新成功后，发送包含订单状态变化信息的消息到消息队列。消息队列消费者负责根据消息内容进行异步业务处理，处理完成后再次检查数据库中订单状态，确保处理结果与数据库状态一致。

可能遇到的问题

1. 缓存与数据库更新顺序问题：如果先更新缓存，后更新数据库，在数据库更新失败时，缓存与数据库数据不一致。如果先更新数据库，后更新缓存，在高并发场景下，可能出现缓存更新延迟，导致短暂的数据不一致。
2. 消息队列处理失败：消息可能因为网络问题、消费者故障等原因处理失败，导致异步业务未完成，数据不一致。
3. 并发访问：高并发场景下，多个请求同时更新订单状态，可能导致数据库、缓存和消息队列处理冲突。

解决方案

1. 缓存与数据库更新顺序问题：
   • 先更新数据库后更新缓存：采用重试机制，若缓存更新失败，进行多次重试。若重试多次仍失败，可记录日志并通过监控系统告警，人工介入处理。
   • 采用异步更新缓存：使用异步任务队列来更新缓存，减少主业务流程的响应时间。同时对异步任务进行监控，确保缓存更新成功。
2. 消息队列处理失败：
   • 重试机制：消息队列消费者设置重试策略，当处理失败时，按照一定的时间间隔进行重试。
   • 死信队列：对于多次重试仍失败的消息，发送到死信队列，后续人工分析处理死信队列中的消息。
   • 幂等性设计：确保消息队列消费者处理逻辑是幂等的，即多次处理同一消息得到的结果相同，避免重复处理导致数据不一致。
3. 并发访问：
   • 数据库锁：在数据库层面使用行锁或表锁，确保同一时间只有一个事务能更新订单状态。
   • 分布式锁：在高并发分布式系统中，使用分布式锁（如Redis锁、Zookeeper锁），保证同一时间只有一个服务实例能处理订单状态更新操作。