面试题：复杂业务场景下Redis缓存与MySQL数据一致性持久化方案的设计与权衡

Question

假设存在一个复杂业务场景，涉及多级缓存、分布式事务以及读写比例差异大等情况。请设计一套Redis缓存与MySQL数据一致性的持久化方案，并详细阐述方案中各部分的设计理由及可能面临的权衡。

Answer 1

一、方案设计

1. 读写策略
   • 读操作：
     • 首先尝试从 Redis 缓存读取数据。由于读写比例差异大，大部分读请求直接命中缓存可以大大提高系统性能。如果 Redis 中存在数据，直接返回给客户端。
     • 若 Redis 中未命中，则从 MySQL 数据库读取数据。读取到数据后，将数据写入 Redis 缓存，设置合适的过期时间，以便后续读请求可以命中缓存。这样做可以减少对数据库的直接读压力。
   • 写操作：
     • 采用“先更新数据库，再删除缓存”的策略。先将数据成功更新到 MySQL 数据库，确保数据的持久化和一致性。然后删除 Redis 缓存中的对应数据。这样当下次读请求过来时，缓存未命中，会重新从数据库加载最新数据到缓存。
2. 多级缓存设计
   • 一级缓存：采用本地缓存（如 Guava Cache）。对于应用服务器本地频繁访问的数据，可以直接从本地缓存获取，减少对 Redis 缓存的请求次数，进一步提高响应速度。本地缓存的容量相对较小，适合存储热点数据。
   • 二级缓存：使用 Redis 作为分布式缓存。存储应用中大部分的共享数据，其具有高并发读写能力和分布式特性，能满足多台应用服务器对缓存的需求。
3. 分布式事务处理
   • 使用分布式事务框架：如 Seata 框架。Seata 可以将涉及到数据库更新和缓存操作的事务纳入统一管理。在更新 MySQL 数据库和删除 Redis 缓存操作时，通过 Seata 的事务协调机制，保证这两个操作要么都成功，要么都失败。
   • 事务模式：可以采用 AT 模式。在 AT 模式下，Seata 会自动生成回滚日志，在事务提交或回滚时，依据回滚日志进行相应操作，确保数据的一致性。

二、设计理由

1. 读写策略
   • 读策略：先读 Redis 缓存符合高读场景下提高性能的需求，未命中后从 MySQL 加载并更新缓存，保证了缓存数据的及时性和可用性。
   • 写策略：“先更新数据库，再删除缓存”相比“先删除缓存，再更新数据库”，能避免在高并发下数据库更新未完成，缓存已删除，导致读请求从数据库读取旧数据并写入缓存的问题。虽然可能存在短暂的缓存与数据库不一致，但在可接受范围内。
2. 多级缓存设计
   • 一级缓存：本地缓存的使用减少了对 Redis 的网络开销，对于应用内频繁访问的数据，能够快速响应，提高系统整体性能。
   • 二级缓存：Redis 的分布式特性和高并发处理能力，使其适合作为共享缓存，存储应用中的通用数据，满足多服务器环境下的缓存需求。
3. 分布式事务处理
   • 使用 Seata 框架：它提供了一套完整的分布式事务解决方案，能够在不同服务之间协调事务，保证数据库和缓存操作的原子性。
   • AT 模式：自动生成回滚日志的特性，简化了开发人员手动处理回滚逻辑的复杂度，降低出错风险，确保数据一致性。

三、可能面临的权衡

1. 读写策略权衡
   • 一致性与性能：“先更新数据库，再删除缓存”虽然在大部分情况下能保证最终一致性，但在更新数据库和删除缓存之间的短暂时间内，可能存在数据不一致的情况。如果对一致性要求极高，可能需要采用更复杂的同步策略，但会牺牲一定的性能。
2. 多级缓存权衡
   • 缓存容量与命中率：本地缓存容量有限，需要合理设置缓存淘汰策略和缓存数据的有效期，以保证热点数据的命中率。同时，多级缓存的维护也增加了系统的复杂性，需要平衡缓存管理成本和性能提升之间的关系。
3. 分布式事务权衡
   • 性能与一致性：使用分布式事务框架会增加系统的性能开销，因为事务协调过程涉及额外的网络通信和资源占用。在追求数据强一致性的同时，需要考虑系统整体的性能下降是否在可接受范围内。此外，分布式事务框架的引入也增加了系统的部署和维护复杂度。