面试题：缓存设计之高级难度：分布式缓存一致性问题及解决方案

Question

当使用分布式缓存时，会面临缓存一致性的挑战。请详细描述缓存一致性问题产生的原因，以及目前业界常见的解决方案及其原理，同时分析这些解决方案各自的适用场景和局限性。

Answer 1

缓存一致性问题产生的原因

1. 数据更新操作：在分布式系统中，多个应用实例可能同时对同一数据进行读写操作。当数据在数据库中被更新后，如果缓存中的数据没有及时同步更新，就会导致缓存中的数据与数据库中的数据不一致。例如，电商系统中商品库存的更新，多个服务实例可能同时处理库存扣减操作。
2. 缓存过期策略：不同的缓存过期策略可能导致缓存一致性问题。比如，采用定时过期策略，当缓存过期后，新的请求可能从数据库读取数据并更新缓存，但在这期间，其他请求可能仍然获取到过期的缓存数据。

业界常见解决方案及其原理

1. 读写锁策略
   • 原理：在读取数据时，允许多个线程同时读取缓存数据，因为读操作不会改变数据状态，不会产生一致性问题。而在写操作时，获取写锁，只有获取到写锁的线程才能更新数据，同时会将缓存数据失效，以确保下次读取时从数据库获取最新数据并重新更新缓存。
   • 适用场景：适用于读多写少的场景，因为读操作不需要等待锁，性能较高。例如，新闻资讯类网站，大量用户读取新闻内容，而新闻更新频率较低。
   • 局限性：写操作需要获取锁，会导致写操作性能下降。在高并发写场景下，锁竞争会非常激烈，可能成为系统瓶颈。
2. 缓存失效（Invalidation）策略
   • 原理：当数据在数据库中更新时，立即使对应的缓存数据失效。下次请求该数据时，缓存中不存在该数据，就会从数据库读取最新数据并重新放入缓存。
   • 适用场景：适用于数据一致性要求较高，且缓存重建成本较低的场景。例如，用户信息的更新，虽然更新频率可能不高，但对数据一致性要求严格。
   • 局限性：可能导致缓存击穿问题，即大量请求在缓存失效瞬间同时访问数据库，给数据库带来巨大压力。
3. 缓存更新（Write - Through）策略
   • 原理：当数据更新时，同时更新数据库和缓存。确保数据库和缓存的数据始终保持一致。
   • 适用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，如金融系统中账户余额的更新。
   • 局限性：每次更新操作都需要同时操作数据库和缓存，增加了系统的复杂度和性能开销。在高并发场景下，可能影响系统的响应速度。
4. 缓存异步更新（Write - Behind Caching）策略
   • 原理：数据更新时，先更新缓存，然后异步将更新操作写入数据库。这样可以提高系统的响应速度，因为不需要等待数据库更新完成。
   • 适用场景：适用于对响应速度要求较高，对数据一致性要求相对宽松的场景，如日志记录等。
   • 局限性：在异步更新数据库过程中，如果出现故障，可能导致数据丢失或不一致。需要额外的机制来保证数据最终一致性。