面试题答案
一键面试算法层面
- 分布式一致性算法：
- raft算法：常用于分布式系统选主，通过心跳检测、选举超时等机制，在集群节点中选出主节点。主节点负责处理写操作，然后将数据同步给从节点。例如在一些基于raft算法实现的分布式文件系统中，主节点接收文件写入请求，通过raft日志同步机制保证各个副本数据一致。
- paxos算法：通过多轮提案表决，让集群节点对某个值达成一致。虽然实现复杂，但能保证在大多数节点正常工作时数据一致性。比如在分布式数据库的共识模块中，使用paxos算法决定数据的更新版本等。
- 缓存更新算法：
- Write - Through策略：在更新数据库的同时更新缓存。优点是数据一致性强，但可能因缓存和数据库同时更新失败导致数据不一致。例如在电商系统商品信息更新时，同时修改MySQL商品表和Redis缓存中的商品数据。
- Write - Behind策略：先更新缓存，异步更新数据库。优点是写入性能高，但缓存和数据库可能长时间不一致。例如某些实时性要求不高的日志记录场景，先更新缓存，后台异步将数据持久化到数据库。
- Read - Through策略：读操作时，如果缓存中没有数据，从数据库读取并写入缓存。能保证缓存数据可用性，但可能因缓存未及时更新导致读到旧数据。如新闻阅读系统，用户读取新闻时，若缓存无该新闻，从MySQL读取并放入Redis。
技术手段
- 缓存失效机制：
- 设置合理的缓存过期时间：对数据一致性要求不高的场景，设置较短过期时间，让缓存定期失效重新从数据库加载。如一些活动页面信息，活动期间缓存时间可设置短些，活动结束后缓存自动过期重新获取最新数据。
- 主动失效：在数据库数据更新时，主动删除或更新相关缓存。如在论坛系统中，用户发表新帖子后，删除对应板块主题列表的缓存，下次访问时重新从数据库加载最新列表。
- 事务控制：
- 数据库事务：在MySQL中使用事务保证一组操作要么全部成功，要么全部失败。如电商订单系统，下单操作涉及更新商品库存（数据库）和记录订单（数据库），用事务确保数据一致性。
- 分布式事务：当操作涉及多个节点（如Redis和MySQL跨节点操作），可使用XA协议、TCC（Try - Confirm - Cancel）等分布式事务方案。如在分布式微服务架构下，订单服务调用库存服务（可能更新Redis缓存库存和MySQL数据库库存），用分布式事务保证操作一致性。
- 数据校验与修复：
- 定期数据比对：通过定时任务，对比Redis缓存和MySQL数据库数据，发现不一致及时修复。如每晚凌晨对用户积分缓存和数据库积分记录进行比对，若不一致按数据库为准修复缓存。
- 版本控制：为数据添加版本号，每次更新版本号递增。读取数据时，根据版本号判断数据是否为最新。如在文件管理系统，文件每次修改版本号增加，缓存和数据库中都记录版本号，读取时对比。
系统架构设计
- 读写分离架构：
- 主从复制：MySQL采用主从复制架构，主库处理写操作，从库负责读操作。Redis也可采用类似主从结构，主Redis写数据，从Redis读数据。如在大型网站用户登录系统，主MySQL记录登录日志，从MySQL和从Redis提供登录信息查询。
- 读写路由：通过中间件（如MyCat等）根据操作类型（读或写）路由到相应节点。读操作优先从缓存读取，若缓存无数据再从从库读取；写操作先写主库，成功后更新缓存。如在电商商品浏览和修改场景，读请求路由到从库或缓存，写请求路由到主库。
- 冗余与备份：
- 多副本机制：对关键数据在Redis和MySQL中都保存多份副本。如在金融系统用户账户信息，在Redis和MySQL多节点保存副本，节点故障时可从其他副本获取数据，保证数据可用性和一致性。
- 异地灾备：在不同地理位置建立数据中心，Redis和MySQL数据同步到异地灾备中心。如大型互联网公司在国内不同城市建立数据中心，当一个地区出现网络分区等故障时，可切换到其他地区数据中心，通过数据同步机制保证数据一致性。