面试题：缓存设计之高级难度：分布式缓存一致性策略

Question

在分布式系统中使用Redis作为缓存，多个节点可能同时读写缓存。请描述一种确保缓存一致性的策略，包括如何处理缓存与数据库之间的数据同步，以及在高并发场景下如何避免数据不一致的问题。

Answer 1

缓存一致性策略

1. 读写顺序控制：
   • 写操作：
     • 先更新数据库，再删除缓存。这样做是因为如果先删除缓存，在更新数据库前其他读请求过来，会重新从数据库加载旧数据到缓存，导致缓存不一致。更新数据库后删除缓存，下次读操作会重新加载最新数据到缓存。
     • 但这种策略存在并发问题，比如A线程更新数据库，B线程在A线程删除缓存前读取数据库并写入缓存，就会导致缓存数据为旧数据。可以通过加分布式锁来解决，只有获取到锁的线程才能进行更新数据库和删除缓存操作。
   • 读操作：
     • 先从缓存读取数据，如果缓存命中则直接返回；如果缓存未命中，则从数据库读取数据，然后将数据写入缓存并返回。
2. 缓存失效时间设置：
   • 为缓存数据设置合理的失效时间。当缓存数据过期后，下一次读请求会从数据库重新加载数据到缓存，从而保证数据的一致性。较短的失效时间可以更快地使缓存数据更新，但会增加数据库的读压力；较长的失效时间则相反。需要根据业务场景和数据更新频率来权衡设置。
3. 异步更新缓存：
   • 使用消息队列（如Kafka等）。当数据库发生更新时，发送一条消息到消息队列，专门有一个消费者负责接收消息并删除或更新缓存。这种方式可以将数据库更新和缓存更新解耦，提高系统的整体性能和可用性。同时，通过消息队列的重试机制可以保证缓存更新操作的可靠性。

高并发场景下避免数据不一致

1. 分布式锁：在写操作时，使用分布式锁（如Redis分布式锁），只有获取到锁的节点才能执行更新数据库和删除缓存的操作。这样可以避免多个节点同时更新缓存导致的数据不一致。
2. 读写锁：在缓存层面使用读写锁。读操作可以并发进行，因为读操作不会改变数据，而写操作需要获取写锁，只有获取到写锁才能进行写操作，写操作时会阻塞读操作，保证在写操作期间数据的一致性。
3. 版本控制：在数据库表中增加一个版本号字段。每次更新数据时，版本号递增。读取数据时，将版本号一同读入缓存。当写操作时，先读取当前版本号，更新数据后递增版本号，并将新的版本号写入数据库和缓存。读操作时，对比缓存中的版本号和数据库中的版本号，如果不一致则重新从数据库加载数据，保证缓存数据的一致性。