面试题：分布式系统高可用性下的一致性与可用性权衡

Question

在分布式系统设计中，CAP定理表明一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）三者无法同时满足。当你着重于高可用性设计时，通常需要在一致性方面做出妥协。请描述在实际后端开发场景中，你如何在保证高可用性的同时，尽可能优化一致性，列举至少两种常见的解决方案及其原理。

Answer 1

1. 最终一致性方案
   • 原理：系统允许数据存在一定时间的不一致状态，但经过一段时间后，数据会达到一致。例如，在电商系统的库存更新场景中，当用户下单后，库存的减少操作可能不会立即同步到所有节点。系统先记录下单操作，保证可用性，之后通过异步任务（如消息队列）逐步将库存更新同步到各个节点，最终使库存数据达到一致。这样既保证了用户下单时系统的高可用性，又在一定时间后确保了库存数据的一致性。
2. 读写分离并结合缓存方案
   • 原理：将读操作和写操作分离到不同的服务器。写操作直接作用于主数据库，读操作从从数据库或缓存获取数据。对于一致性要求不高的读操作，优先从缓存读取数据，这样可以极大提高系统的响应速度和可用性。当数据发生写操作时，更新主数据库，同时更新缓存。为了优化一致性，可设置缓存的过期时间，让缓存数据在一定时间后失效，之后读操作会从数据库获取最新数据，从而保证数据的最终一致性。例如在新闻资讯网站，文章发布后先更新主数据库，同时更新缓存。缓存设置较短过期时间，在过期前用户读取的是缓存中的旧数据，但过期后能获取到数据库中的最新数据。