面试题：缓存设计：高并发下如何保证数据库与缓存一致性

Question

在高并发环境下，数据库与缓存一致性面临更大挑战。假设你负责一个电商商品详情页的后端开发，商品信息同时存在于数据库和缓存中，高并发读/写操作频繁，你将如何设计缓存策略，以尽可能保证数据的一致性，同时兼顾系统的性能和可用性？请详细说明设计思路及可能涉及的技术点。

Answer 1

设计思路

1. 读写策略
   • 读操作：首先尝试从缓存读取商品信息。若缓存命中，直接返回数据，以提高系统性能。若缓存未命中，从数据库读取，然后将数据写入缓存，确保后续读操作能命中缓存。
   • 写操作：
     • 先更新数据库：确保数据的持久化存储准确。更新成功后，再操作缓存。
     • 更新缓存：可以采用两种方式，一是直接更新缓存数据；二是删除缓存，下次读操作时重新从数据库加载并写入缓存。当数据一致性要求较高时，选择直接更新缓存；若更新操作频繁且一致性要求相对宽松，删除缓存更为合适，可减少不必要的缓存更新开销。
2. 缓存过期策略：设置合理的缓存过期时间。对于不常变化的商品信息，设置较长的过期时间；对于价格等易变信息，设置较短的过期时间。过期后，读操作会重新从数据库加载数据更新缓存，保证数据的相对一致性。
3. 缓存预热：系统启动时，预先将热门商品信息加载到缓存中，减少首次读操作的缓存未命中情况，提高系统初始响应性能。

可能涉及的技术点

1. 缓存技术：如使用Redis作为缓存。Redis具备高性能、丰富的数据结构（如哈希表可存储商品详细信息）以及支持分布式部署等特点，能满足高并发场景下的缓存需求。
2. 数据库事务：在写操作更新数据库时，利用数据库事务保证数据操作的原子性，确保更新成功或失败的一致性，避免部分更新导致数据不一致。
3. 分布式锁：在更新缓存和数据库操作时，为防止高并发下的竞争条件（如多个写操作同时进行导致数据覆盖等问题），可使用分布式锁（如基于Redis的分布式锁）。确保同一时间只有一个写操作能执行数据库和缓存的更新，保证数据一致性。
4. 异步处理：对于写操作后更新缓存的操作，可以考虑异步处理。例如使用消息队列（如Kafka），将写操作产生的缓存更新任务发送到消息队列，由专门的消费者异步处理，减少写操作的响应时间，提高系统整体可用性。