面试题：Redis与MySQL热点数据缓存中的数据一致性与更新策略

Question

在使用Redis作为MySQL热点数据缓存时，如何保证数据的一致性？当MySQL中的数据发生更新时，Redis缓存应采取怎样的更新策略？请分析常见更新策略的优缺点，并举例说明在高并发场景下如何选择合适的策略。

Answer 1

保证数据一致性的方法及更新策略

1. Cache-Aside（旁路缓存）策略
   • 更新操作：先更新数据库，再删除缓存。这样做的原因是，写数据库操作比写缓存操作慢，如果先删除缓存再更新数据库，在这期间如果有读请求，会读到旧数据并重新写入缓存，导致数据不一致。
   • 优点：实现简单，大部分场景适用。读请求频率通常高于写请求，所以缓存命中率高。
   • 缺点：存在短暂的数据不一致窗口。在更新数据库和删除缓存之间，如果有读请求，会读到旧数据。
   • 举例：在一个电商商品信息展示场景中，商品库存数据更新时，先更新MySQL数据库中的库存数量，然后删除Redis中对应的商品缓存。在高并发场景下，如果更新数据库和删除缓存操作间隔时间较短，对数据一致性影响较小，可选用此策略。
2. Read - Through（读穿透）策略
   • 更新操作：应用程序更新数据库后，由缓存加载器负责从数据库加载最新数据并更新到缓存。缓存加载器可以是应用程序自身的一部分，也可以是一个独立的服务。
   • 优点：数据一致性较好，缓存中始终是最新数据。
   • 缺点：实现复杂，增加了系统复杂度和维护成本。需要额外的缓存加载器逻辑，并且在高并发写场景下，缓存加载器可能成为性能瓶颈。
   • 举例：在一个金融交易系统中，账户余额数据要求较高的一致性。当账户余额更新时，通过读穿透策略，确保缓存中始终是最新的余额数据。在高并发场景下，如果系统对数据一致性要求极高，且对系统复杂度和性能瓶颈有一定的处理能力，可选用此策略。
3. Write - Through（写穿透）策略
   • 更新操作：应用程序更新数据时，同时更新数据库和缓存。这样能保证数据库和缓存数据实时一致。
   • 优点：数据一致性强，不存在数据不一致窗口。
   • 缺点：性能较低，因为每次写操作都需要同时操作数据库和缓存，增加了响应时间。写操作频率高时，数据库压力较大。
   • 举例：在一个实时统计系统中，如网站的实时访问量统计，需要保证缓存和数据库数据实时一致，可采用写穿透策略。但在高并发场景下，如果写操作频率不高，且对数据一致性要求极高，可选用此策略；若写操作频繁，可能导致数据库性能问题。
4. Write - Behind Caching（写后缓存）策略
   • 更新操作：应用程序更新数据时，先更新缓存，然后异步批量更新数据库。这样可以提高写操作的响应速度。
   • 优点：写性能高，适用于高并发写场景。可以批量处理数据库更新，减少数据库I/O次数。
   • 缺点：数据一致性最差，存在数据丢失风险。如果缓存更新成功但异步更新数据库失败，会导致数据不一致。
   • 举例：在一个日志记录系统中，对数据一致性要求相对较低，而对写性能要求较高，可采用写后缓存策略。在高并发场景下，如果对数据一致性要求不高，但追求高写性能，可选用此策略。

高并发场景下策略选择

1. 对一致性要求较高且读多写少：Cache - Aside策略较为合适，虽然存在短暂不一致窗口，但只要窗口时间足够短，对业务影响不大，同时能保证较高的读性能。例如新闻资讯类应用，文章内容更新频率较低，读操作频繁，使用Cache - Aside策略既能满足一致性要求，又能保证高并发读的性能。
2. 对一致性要求极高：Read - Through策略或Write - Through策略可满足需求。如果系统有能力处理增加的复杂度和性能瓶颈，Read - Through策略更优；如果写操作频率较低，Write - Through策略也能适用。例如银行转账系统，对账户余额数据一致性要求极高，可根据系统实际情况选择Read - Through或Write - Through策略。
3. 高并发写且对一致性要求相对较低：Write - Behind Caching策略是较好选择，能大幅提高写性能，但需评估数据不一致和数据丢失风险对业务的影响。例如物联网设备数据采集系统，设备数据上报频繁，对数据一致性要求不是非常严格，采用Write - Behind Caching策略可有效提高系统性能。