面试题：分布式系统微服务缓存一致性问题及解决方案

Question

在分布式系统的微服务环境中，缓存一致性是一个关键问题。当数据发生变化时，如何保证各个微服务节点中缓存数据的一致性？请详细描述可能遇到的挑战，以及你所了解的一些常见解决方案，如缓存更新策略、分布式锁等，并分析它们的优缺点。

Answer 1

可能遇到的挑战

1. 网络延迟与分区：网络不稳定可能导致部分节点无法及时收到缓存更新通知，造成数据不一致。在网络分区情况下，不同分区内的缓存可能出现长时间不一致。
2. 并发更新：多个微服务同时对同一数据进行更新操作，可能导致缓存更新顺序混乱，最终数据不一致。
3. 缓存失效时间不一致：各个微服务节点设置的缓存失效时间不同，可能导致部分节点数据提前更新，部分节点仍使用旧数据。

常见解决方案及优缺点

缓存更新策略

1. 读写直写（Write - Through）
   • 优点：数据一致性强，每次写操作都同步更新缓存和数据库，保证缓存与数据库始终一致。
   • 缺点：性能较低，每次写操作都需要同时操作数据库和缓存，增加了系统开销。不适用于高并发写场景。
2. 读写后写（Write - Behind）
   • 优点：性能高，写操作只更新缓存，然后异步批量更新数据库，减少了数据库直接写入压力，适用于高并发写场景。
   • 缺点：数据一致性弱，在异步更新数据库过程中，如果系统崩溃，可能导致数据丢失或不一致。
3. 读写失效（Write - Invalidate）
   • 优点：简单易行，写操作时只失效缓存，读操作时如果缓存不存在再从数据库读取并更新缓存，性能相对较好。
   • 缺点：存在数据不一致窗口，写操作后到下次读操作前，其他微服务可能读取到旧的缓存数据。

分布式锁

1. 基于数据库的分布式锁
   • 优点：实现简单，利用数据库的事务特性保证锁的一致性，适用于对一致性要求较高且并发量不是特别大的场景。
   • 缺点：性能瓶颈明显，数据库的读写性能有限，高并发下容易成为性能瓶颈。同时锁的释放依赖事务提交或回滚，存在事务长时间不提交导致锁无法释放的风险。
2. 基于Redis的分布式锁
   • 优点：性能高，Redis是内存数据库，读写速度快，能够满足高并发场景下的锁需求。可以通过设置过期时间避免死锁。
   • 缺点：依赖Redis集群的稳定性，如果Redis出现故障，可能导致锁服务不可用。同时在Redis集群模式下，实现分布式锁的一致性较为复杂。
3. 基于Zookeeper的分布式锁
   • 优点：具有较高的一致性和可靠性，Zookeeper采用ZAB协议保证数据一致性。通过节点的创建和删除实现锁机制，自动处理锁的超时和释放，不易出现死锁。
   • 缺点：性能相对Redis稍低，因为Zookeeper的写操作需要半数以上节点确认，增加了延迟。而且Zookeeper主要用于协调服务，频繁的锁操作可能影响其性能。