面试题：复杂业务场景下缓存设计的一致性难题及创新解法

Question

在一个涉及多数据源、分布式事务以及复杂业务逻辑（如电商的库存、订单、支付联动）的后端系统中，缓存一致性面临诸多挑战。请分析可能出现的缓存一致性问题，并提出创新性的解决方案，同时阐述方案在高可用性、可扩展性和性能方面的考量。

Answer 1

可能出现的缓存一致性问题

1. 缓存穿透：查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，每次都要到数据库去查询，若高并发情况下大量这样的请求，可能压垮数据库。
2. 缓存雪崩：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大甚至宕机。
3. 缓存击穿：一个热点数据在缓存过期的瞬间，大量并发请求同时访问，直接打到数据库，可能使数据库压力骤增。
4. 读写并发问题：在读写并发场景下，写操作完成后，读操作可能在缓存更新之前读取数据，导致读到旧数据。

创新性解决方案

1. 使用分布式缓存锁：在更新缓存和数据库时，先获取分布式锁，确保同一时间只有一个线程进行写操作，防止读写并发问题。例如使用 Redis 实现分布式锁。代码示例（以 Java 为例，使用 Redisson 实现分布式锁）：

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
try {
    lock.lock();
    // 更新数据库和缓存的操作
} finally {
    lock.unlock();
}

2. 异步更新缓存：在更新数据库后，通过消息队列（如 Kafka）异步更新缓存。这样可以减少同步更新缓存带来的性能损耗，同时保证最终一致性。例如，在电商系统中，订单支付成功后，发送一条消息到 Kafka 队列，由专门的消费者来更新库存和订单状态相关的缓存。
3. 缓存双写策略优化：在写操作时，先更新数据库，然后立即删除缓存。读操作时，如果缓存未命中，先从数据库读取数据，再更新缓存并返回数据。为防止缓存删除失败，可以使用重试机制或结合分布式事务确保缓存删除成功。

方案在各方面的考量

1. 高可用性：
   • 分布式缓存锁使用 Redis 集群，保证 Redis 的高可用性，避免单点故障。
   • 消息队列采用多副本机制，如 Kafka 的多副本机制，确保消息不丢失且服务可用。
   • 缓存双写策略中的重试机制，能在一定程度上保证缓存删除或更新的成功率，提高系统可用性。
2. 可扩展性：
   • 分布式缓存锁基于 Redis 集群，可通过增加 Redis 节点实现水平扩展，适应高并发场景。
   • 消息队列 Kafka 天然支持水平扩展，通过增加分区和 Broker 节点，可以处理更多的消息流量，满足业务增长需求。
   • 缓存双写策略在设计上较为简单，不依赖特定硬件或复杂架构，易于在不同规模的系统中部署和扩展。
3. 性能：
   • 分布式缓存锁获取和释放锁的操作性能较高，Redis 本身具备高性能读写能力，对整体系统性能影响较小。
   • 异步更新缓存通过消息队列解耦，减少了同步操作的等待时间，提高了系统的响应速度。
   • 缓存双写策略中的读操作先查缓存，只有在缓存未命中时才查数据库，并且更新缓存后下次读取直接从缓存获取，大大提高了读取性能。