面试题：缓存设计之高级难度：分布式缓存与本地缓存一致性问题处理

Question

在一个既有分布式缓存又有本地缓存的系统架构中，数据更新时如何保证两者的一致性？请详细描述实现方案及可能遇到的问题和解决方案。

Answer 1

实现方案

1. 先更新数据库，再更新缓存
   • 步骤：
     • 应用程序发起数据更新请求，首先更新数据库中的数据。
     • 接着同时更新分布式缓存和本地缓存中的对应数据。在更新分布式缓存时，可以使用缓存客户端提供的API，如Redis的SET命令来更新数据。对于本地缓存，也调用相应的更新方法将新数据放入缓存。
   • 优点：操作相对简单，符合一般的业务逻辑认知，先确保数据持久化，再更新缓存以保证数据一致性。
   • 缺点：在高并发场景下，如果多个更新请求同时到达，先更新数据库后更新缓存的操作可能会导致缓存短暂不一致。例如，请求A和请求B几乎同时更新数据，请求A先更新数据库，还未来得及更新缓存，请求B又更新了数据库，然后请求B更新缓存，此时请求A更新缓存的数据就被覆盖，可能导致缓存中的数据并非是最新的完整状态。
2. 先删除缓存，再更新数据库
   • 步骤：
     • 应用程序收到数据更新请求，首先删除分布式缓存和本地缓存中的对应数据。可以使用缓存的删除API，如Redis的DEL命令。
     • 然后进行数据库的更新操作。
   • 优点：在一定程度上减少了缓存不一致的时间窗口。因为先删除缓存，后续读取数据时会从数据库加载最新数据并重新填充缓存，保证了缓存数据最终一致性。
   • 缺点：在高并发场景下可能出现“缓存击穿”问题。如果在删除缓存后，更新数据库前，大量请求同时查询该数据，这些请求会直接穿透缓存到达数据库，给数据库带来较大压力。
3. 使用消息队列（MQ）
   • 步骤：
     • 应用程序发起数据更新请求，将更新操作封装成消息发送到消息队列，如Kafka、RabbitMQ等。
     • 消息队列消费者监听队列，接收到更新消息后，先更新数据库，再更新分布式缓存和本地缓存。
   • 优点：通过异步处理，解耦了数据更新和缓存更新操作，提高了系统的整体性能和稳定性。同时，消息队列可以对消息进行持久化，保证消息不会丢失，从而确保缓存更新的可靠性。
   • 缺点：引入了消息队列增加了系统的复杂性，需要处理消息的顺序性、重复消费、消息积压等问题。例如，如果消息处理顺序不当，可能导致缓存更新错误；若消费者处理消息速度过慢，可能出现消息积压，影响缓存更新的及时性。

可能遇到的问题及解决方案

1. 缓存更新失败
   • 问题描述：在更新分布式缓存或本地缓存时，由于网络故障、缓存服务故障等原因，导致缓存更新操作失败，从而造成缓存与数据库数据不一致。
   • 解决方案：
     • 重试机制：对缓存更新操作进行重试。可以设置一定的重试次数和重试间隔，如失败后立即重试一次，若仍失败，间隔1秒后再重试，最多重试3次。
     • 记录日志：详细记录缓存更新失败的日志，包括失败时间、更新的数据内容、失败原因等信息，方便后续排查问题。
     • 补偿机制：可以定期扫描数据库与缓存，对比数据，发现不一致时手动或自动触发缓存更新操作。
2. 缓存击穿
   • 问题描述：如前文所述，在使用“先删除缓存，再更新数据库”方案时，在缓存失效瞬间，大量请求同时访问该数据，直接穿透缓存到数据库，可能导致数据库压力过大甚至崩溃。
   • 解决方案：
     • 互斥锁：在查询数据库前，使用分布式锁（如Redis的SETNX命令实现），只允许一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。当第一个请求更新完缓存后，释放锁，其他请求可以从缓存中获取数据。
     • 热点数据永不过期：对于热点数据设置永不过期，定期在后台异步更新缓存数据，这样可以避免因缓存过期导致的缓存击穿问题。
3. 缓存雪崩
   • 问题描述：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求同时穿透缓存到数据库，使数据库负载过高甚至宕机。
   • 解决方案：
     • 随机过期时间：在设置缓存过期时间时，给每个缓存数据加上一个随机的过期时间偏移量，避免大量数据同时过期。例如，原本设置缓存过期时间为1小时，可以改为1小时加上0到10分钟的随机值。
     • 二级缓存：使用两层缓存结构，一级缓存设置较短的过期时间，二级缓存设置较长的过期时间。当一级缓存失效时，先从二级缓存获取数据，同时异步更新一级缓存，减轻数据库压力。
4. 数据不一致时间窗口
   • 问题描述：无论采用哪种方案，在更新数据库和更新缓存之间总会存在一定的时间差，这段时间内可能出现数据不一致的情况。
   • 解决方案：
     • 缩短更新操作时间：优化数据库更新和缓存更新的代码逻辑，减少单个操作的执行时间，从而缩短不一致时间窗口。
     • 缓存版本控制：为缓存数据增加版本号，每次数据更新时，版本号递增。在读取缓存数据时，同时获取版本号与数据库中的版本号进行对比，若不一致则重新从数据库加载数据并更新缓存。