面试题：缓存设计之缓存一致性问题的常见场景及基础解决方案

Question

请列举至少两种缓存一致性问题出现的常见场景，并针对每种场景阐述一种基础的解决方案。

Answer 1

1. 多处理器系统

   • 场景：在多处理器共享内存的系统中，每个处理器都有自己的缓存。当不同处理器同时对共享内存中的数据进行读写操作时，可能会出现缓存一致性问题。例如，处理器A修改了缓存中的数据，但处理器B的缓存中仍然是旧数据，这就导致了数据不一致。
   • 解决方案：使用缓存一致性协议，如MESI协议。MESI协议定义了缓存行的四种状态：修改（Modified）、独占（Exclusive）、共享（Shared）和无效（Invalid）。通过在处理器之间传递消息，保证缓存状态的一致性。当一个处理器修改了缓存中的数据时，会将其他处理器中相应缓存行的状态设置为无效，从而确保其他处理器在访问该数据时，从主存中获取最新的数据。

2. 分布式缓存系统

   • 场景：在分布式缓存系统中，数据分布在多个缓存节点上。当数据发生更新时，如果不能及时通知到所有缓存节点，就会出现缓存一致性问题。例如，一个客户端在某个缓存节点上更新了数据，但其他缓存节点中的数据仍然是旧的，这就导致了不同缓存节点之间的数据不一致。
   • 解决方案：采用缓存更新策略，如读写锁或分布式锁。读写锁可以保证在写操作时，其他读操作和写操作都被阻塞，直到写操作完成，从而避免数据不一致。分布式锁可以通过在分布式系统中获取全局锁，保证同一时间只有一个节点能够对数据进行更新，其他节点在更新完成后，可以通过监听机制或主动拉取的方式获取最新的数据。

3. 数据库与缓存的读写操作

   • 场景：在应用程序中，经常会同时使用数据库和缓存来存储数据。当数据发生更新时，如果先更新了数据库，再更新缓存，可能会出现缓存更新失败的情况，导致缓存中的数据与数据库不一致。反之，如果先更新缓存，再更新数据库，在数据库更新过程中，其他请求读取缓存时，会读到旧数据。
   • 解决方案：采用读写操作的顺序控制和缓存失效策略。一种常见的方法是先删除缓存，再更新数据库。当数据更新时，先删除缓存中的数据，然后再更新数据库。这样，下一次读取数据时，缓存中没有数据，会从数据库中读取最新的数据并重新写入缓存。另外，也可以使用缓存的过期时间机制，设置一个合理的过期时间，在数据更新后，即使缓存没有及时更新，过期后也会重新从数据库中读取数据，保证数据的一致性。