面试题：缓存设计：本地缓存与分布式缓存的一致性问题

Question

在使用本地缓存和分布式缓存时，分别可能会遇到哪些数据一致性问题？请描述如何在高并发环境下解决这些问题。

Answer 1

本地缓存数据一致性问题及解决

1. 问题：
   • 缓存与数据库不一致：当数据在数据库中更新后，本地缓存中的数据可能未及时更新，导致应用读取到旧数据。在高并发场景下，多个线程同时读取和更新数据，这种不一致情况更容易出现。
2. 解决方法：
   • 读写锁：使用读写锁来控制对缓存和数据库的访问。读操作可以并发执行，但写操作需要获取独占锁。当数据更新时，先获取写锁，更新数据库后立即更新本地缓存，然后释放锁。这样可以保证在数据更新期间，其他线程不会读取到旧数据。例如在Java中可以使用ReentrantReadWriteLock。
   • 失效策略：设置合理的缓存失效时间。当数据更新时，直接使缓存失效，下次读取时从数据库重新加载数据到缓存。在高并发场景下，虽然可能出现短时间内缓存未命中的情况，但能保证数据的最终一致性。比如在Spring Cache中，可以设置@Cacheable注解的cacheManager的失效时间属性。

分布式缓存数据一致性问题及解决

1. 问题：
   • 缓存穿透：大量请求查询不存在的数据，这些请求绕过缓存直接访问数据库，可能导致数据库压力过大甚至崩溃。在高并发环境下，这种情况会迅速耗尽数据库资源。
   • 缓存雪崩：缓存中大量数据同时过期，导致大量请求瞬间直接访问数据库，造成数据库负载过高甚至宕机。
   • 缓存击穿：热点数据的缓存过期瞬间，大量并发请求同时访问该数据，这些请求直接打到数据库，可能使数据库压力骤增。
2. 解决方法：
   • 缓存穿透解决：
     • 布隆过滤器：在缓存之前添加布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的位数组中。当请求过来时，先通过布隆过滤器判断数据是否存在，如果不存在则直接返回，不会访问数据库。例如在Guava库中就提供了布隆过滤器的实现。
     • 空值缓存：当查询数据库发现数据不存在时，也将空值缓存起来，并设置较短的过期时间，这样后续相同请求就不会再次访问数据库。
   • 缓存雪崩解决：
     • 随机过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量数据同时过期。例如原本设置过期时间为1小时，可以在50分钟到70分钟之间随机取值。
     • 加锁排队：在缓存失效后，通过加分布式锁（如Redis的SETNX命令实现分布式锁），保证只有一个请求去数据库加载数据并更新缓存，其他请求等待，从而避免大量请求同时访问数据库。
   • 缓存击穿解决：
     • 互斥锁：和缓存雪崩中加锁排队类似，在热点数据缓存过期时，使用分布式锁，只有一个线程能去数据库加载数据并更新缓存，其他线程等待。
     • 永不过期：对热点数据设置永不过期，在数据更新时同时更新缓存。可以通过后台线程定时去更新缓存数据，保证数据的实时性。