面试题：缓存设计之边缘计算场景缓存性能优化

Question

在高并发的边缘计算场景下，缓存系统面临着读多写少但数据一致性要求较高的情况。请阐述你会采用什么样的缓存更新策略来平衡性能和数据一致性，并且分析不同策略在这种场景下的优缺点。

Answer 1

缓存更新策略

1. Write Through（直写式）：

   • 策略描述：当数据发生变化时，同时更新缓存和数据库。确保缓存和数据库的数据始终保持一致。
   • 优点：数据一致性强，任何时候缓存和数据库的数据都是同步的。
   • 缺点：每次写操作都要同时更新缓存和数据库，在高并发场景下，数据库可能成为性能瓶颈，因为数据库的写入速度相对较慢。

2. Write Back（回写式）：

   • 策略描述：当数据发生变化时，只更新缓存，标记缓存数据为脏数据。在特定时机（如缓存满、系统空闲等）将脏数据批量写回数据库。
   • 优点：写操作性能高，因为不需要每次都写入数据库，减少了数据库的写入压力。
   • 缺点：数据一致性相对较弱，在缓存数据写回数据库之前，数据库和缓存的数据不一致。如果系统在脏数据写回数据库之前崩溃，可能会导致数据丢失。

3. Read Through（读穿式）：

   • 策略描述：应用程序从缓存读取数据，如果缓存中不存在，则从数据库读取，然后将数据写入缓存并返回给应用程序。
   • 优点：读操作性能较好，能够利用缓存提高读取速度。并且由于从数据库读取后会更新缓存，一定程度上保证了缓存数据的新鲜度，有助于数据一致性。
   • 缺点：写操作时，如果没有配合合适的写策略，仍然可能出现缓存和数据库数据不一致的情况。而且首次读取数据时可能较慢，因为需要从数据库读取并更新缓存。

4. Write Behind Caching（异步写入缓存）：

   • 策略描述：和Write Back类似，写操作只更新缓存，然后通过异步任务将缓存数据批量写回数据库。
   • 优点：写操作性能高，能有效减少数据库的直接写入压力，适合高并发场景。
   • 缺点：数据一致性相对较差，在异步写回数据库完成前，缓存和数据库数据不一致。同时，如果异步任务处理不当，可能会导致数据丢失或积压。

5. 双写一致性策略：

   • 策略描述：先更新数据库，成功后再更新缓存。为了避免缓存更新失败，可以采用重试机制。同时，为了防止缓存更新时数据库又有新的更新，可以在更新数据库时加锁或使用事务，确保缓存更新基于最新的数据库数据。
   • 优点：在保证数据一致性方面相对较好，通过重试和锁机制等尽量减少不一致的窗口。
   • 缺点：由于有重试机制和锁操作，写操作性能会受到一定影响，特别是在高并发场景下，锁的竞争可能会导致性能瓶颈。

适合本场景的策略及分析

在高并发的边缘计算场景下，读多写少但数据一致性要求较高，Read Through结合Write Through（或双写一致性策略）相对较为合适。

• Read Through 可以保证读操作的高性能，利用缓存提高读取速度。同时在读取时更新缓存，有助于保证缓存数据的新鲜度。
• Write Through或双写一致性策略 来处理写操作，Write Through可以直接保证数据一致性，但可能对数据库压力较大；双写一致性策略通过重试和锁机制等在一定程度上保证数据一致性，同时通过合理设计尽量减少对性能的影响。虽然这两种写策略在一定程度上会影响写操作性能，但由于是读多写少的场景，整体性能仍可接受，并且能满足数据一致性要求较高的条件。