面试题：缓存设计之中等难度：物联网场景下缓存数据一致性问题

策略

分布式锁：
- 在更新缓存数据前，每个设备尝试获取分布式锁。只有获取到锁的设备才能对缓存数据进行更新操作，其他设备等待锁的释放。例如可以使用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令实现简单的分布式锁。
- 代码示例（Python + Redis）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = "data_update_lock"
lock_value = "unique_value"
if r.set(lock_key, lock_value, nx = True, ex = 10): # 设置锁，10秒过期
    try:
        # 执行缓存更新操作
        cache_key = "shared_data"
        r.set(cache_key, "new_value")
    finally:
        r.delete(lock_key) # 释放锁
else:
    print("Failed to acquire lock, retry later.")

版本控制：
- 为缓存中的数据添加版本号。每次更新数据时，先读取当前版本号，更新数据后将版本号加1。当设备读取数据时，不仅获取数据，还获取版本号。下次更新时，比较当前版本号与之前读取的版本号，如果一致则进行更新，并递增版本号；如果不一致则说明数据已被其他设备更新，需要重新读取数据再进行操作。
- 例如在数据库和缓存中都存储数据版本号，在缓存更新逻辑中：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
cache_key = "shared_data"
version_key = "shared_data_version"
current_version = int(r.get(version_key) or 0)
data = r.get(cache_key)
# 假设进行数据处理得到new_data
new_data = data + " updated"
new_version = current_version + 1
if r.get(version_key) == str(current_version):
    pipe = r.pipeline()
    pipe.multi()
    pipe.set(cache_key, new_data)
    pipe.set(version_key, new_version)
    pipe.execute()
else:
    print("Data has been updated by another device, retry.")

队列处理：
- 将所有设备的缓存更新请求放入一个消息队列（如Kafka）中。消息队列按顺序处理这些请求，确保同一时间只有一个更新操作在进行，从而保证数据一致性。
- 以Python和Kafka为例，生产者将更新请求发送到Kafka主题：

from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
update_request = "update_shared_data"
producer.send('update_topic', update_request.encode('utf-8'))
producer.flush()

消费者从Kafka主题中读取请求并按顺序处理：

from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('update_topic', bootstrap_servers='localhost:9092')
for message in consumer:
    update_request = message.value.decode('utf-8')
    # 执行缓存更新操作
    cache_key = "shared_data"
    # 假设更新操作
    new_value = "updated_value"
    r.set(cache_key, new_value)

优缺点

分布式锁：
- 优点：
  - 实现相对简单，在大多数场景下能有效保证数据一致性。
  - 可以灵活设置锁的过期时间，防止死锁情况发生。
- 缺点：
  - 可能存在锁竞争问题，当大量设备同时请求更新时，会导致性能下降。
  - 分布式锁依赖外部系统（如Redis），如果外部系统出现故障，可能影响缓存更新操作。
版本控制：
- 优点：
  - 不需要额外的分布式锁服务，降低了系统复杂度。
  - 适合读多写少的场景，因为读操作不会影响版本号，不会造成额外的性能开销。
- 缺点：
  - 写操作时需要多次读取和比较版本号，增加了操作的复杂性和额外的开销。
  - 可能导致部分更新操作失败，需要设备进行重试，影响系统的实时性。
队列处理：
- 优点：
  - 能很好地保证数据更新的顺序性，从而确保数据一致性。
  - 消息队列本身可以进行削峰填谷，缓解高并发更新带来的压力。
- 缺点：
  - 引入了消息队列系统，增加了系统的复杂性和维护成本。
  - 消息处理可能存在延迟，不适用于对实时性要求极高的场景。

面试题：缓存设计之中等难度：物联网场景下缓存数据一致性问题

知识考点

面试题答案

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