面试题：缓存设计 - 缓存更新策略对搜索引擎一致性的影响

Question

在缓存与搜索引擎集成的场景下，讨论不同的缓存更新策略（如写后更新、写前更新、读写时更新等）对搜索引擎数据一致性的影响，并说明如何权衡数据一致性和系统性能来选择合适的更新策略。

Answer 1

不同缓存更新策略对搜索引擎数据一致性的影响

1. 写后更新
   • 数据一致性影响：写操作先完成数据库更新，再更新缓存。在数据库更新成功但缓存更新失败的情况下，会出现短暂的数据不一致。如果此时有读请求，会从缓存中读到旧数据。不过随着缓存过期或缓存更新成功，数据最终会达到一致。
   • 示例：假设要更新一篇文章内容，数据库中文章内容已更新，但由于网络问题缓存更新失败。此时用户从缓存读取文章，看到的还是旧内容。
2. 写前更新
   • 数据一致性影响：先更新缓存，再更新数据库。如果缓存更新成功但数据库更新失败，会导致缓存中的数据与数据库不一致，而且这种不一致会持续存在，直到通过其他机制（如缓存过期、手动修复等）来纠正。
   • 示例：更新用户信息，缓存中用户信息已更新，但数据库更新因磁盘故障失败。之后所有从缓存读取用户信息的操作，都将得到与数据库不一致的新数据。
3. 读写时更新
   • 读时更新
     • 数据一致性影响：读操作时发现缓存数据过期或不存在，从数据库读取数据并更新缓存。这种方式下，如果在缓存过期到读操作更新缓存这段时间内有写操作，可能会读到旧数据。但整体上，随着读操作不断更新缓存，数据一致性能得到较好保障。
     • 示例：缓存中某商品价格过期，用户读取商品价格时，从数据库读取并更新缓存。若在缓存过期到用户读取这段时间内价格有更新，用户读到的可能是旧价格。
   • 写时更新
     • 数据一致性影响：写操作时同时更新缓存和数据库，通过事务等机制保证两者操作的原子性。这种方式能最大程度保证数据一致性，但实现复杂度较高。若事务管理不当，可能出现部分更新成功部分失败的情况，仍会导致数据不一致。

权衡数据一致性和系统性能来选择合适的更新策略

1. 高数据一致性需求场景：如果应用对数据一致性要求极高，如金融交易数据展示等场景，应选择写时更新策略（通过事务确保缓存和数据库同时更新）。虽然实现复杂，但能保证数据的强一致性，避免因数据不一致导致的严重后果。性能方面，由于要保证事务原子性，可能会有一定性能损耗，但对于这类对数据准确性要求极高的场景是可接受的。
2. 性能优先且可接受短暂不一致场景：对于新闻资讯展示等场景，对数据一致性要求相对没那么高，更注重系统性能。写后更新策略是较好选择。它允许在数据库更新后缓存更新失败的短暂时间内存在数据不一致，但随着缓存过期或后续重试更新，数据最终会一致。这种策略能减少写操作的耗时，提升系统整体性能。
3. 读多写少场景：读时更新策略较为适合。读操作更新缓存能在一定程度上保证数据一致性，而且由于写操作少，缓存更新冲突的概率相对较低。在性能上，读操作可以快速从缓存获取数据，写操作对整体性能影响较小，能较好地平衡数据一致性和系统性能。