面试题：Redis缓存减轻MySQL读压力：分布式场景优化

Question

在分布式系统中，使用Redis缓存减轻MySQL读压力，会面临哪些挑战？针对这些挑战，你能提出哪些优化策略？请从数据一致性、缓存雪崩等多个方面进行深入分析并给出具体解决方案。

Answer 1

数据一致性挑战及优化策略

1. 挑战：在读写操作频繁的情况下，数据库和缓存之间的数据同步可能出现延迟或不一致，比如先更新数据库，再删除缓存失败，导致读取到旧数据。
2. 策略：
   • 读写锁：在更新数据时，先获取写锁，更新数据库后再更新缓存，确保在写操作期间没有读操作介入，完成后释放锁。
   • 异步更新：使用消息队列，更新数据库后发送消息到队列，由队列消费者负责更新缓存，保证数据一致性的同时提高系统响应速度。
   • 缓存版本号：为缓存数据添加版本号，每次更新数据库时递增版本号，读取缓存时检查版本号，不一致则重新读取数据库并更新缓存。

缓存雪崩挑战及优化策略

1. 挑战：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接访问数据库，可能使数据库压力过大甚至崩溃。
2. 策略：
   • 设置随机过期时间：在原过期时间基础上，添加一个随机值，使缓存过期时间分散，避免集中过期。
   • 热点数据不过期：对于一些频繁访问的热点数据，不设置过期时间，定期在后台更新缓存数据。
   • 二级缓存：采用主缓存（如Redis）和二级缓存（如本地内存缓存），主缓存失效时先从二级缓存获取数据，减轻数据库压力。

缓存穿透挑战及优化策略

1. 挑战：查询不存在的数据，每次都穿透缓存直接访问数据库，可能被恶意利用进行攻击，拖垮数据库。
2. 策略：
   • 布隆过滤器：在缓存之前加一层布隆过滤器，判断数据是否存在，不存在则直接返回，避免访问数据库。
   • 空值缓存：查询数据库不存在的数据时，也将空值缓存起来，并设置较短过期时间，后续相同查询直接从缓存获取空值。

缓存击穿挑战及优化策略

1. 挑战：热点数据缓存过期瞬间，大量请求同时访问，直接打到数据库，可能使数据库负载过高。
2. 策略：
   • 互斥锁：在缓存过期时，使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）保证只有一个请求去更新缓存，其他请求等待，更新完成后释放锁。
   • 热点数据永不过期：和缓存雪崩中热点数据处理类似，不过期但定期异步更新。