面试题：缓存设计之中等难度：缓存一致性基础及常见场景

Question

请阐述缓存一致性的概念，并举例说明在用户信息查询场景下，可能出现缓存一致性问题的情况，以及你会采用哪些常规手段来解决这个场景下的缓存一致性问题。

Answer 1

缓存一致性概念

缓存一致性指的是在存在多个缓存副本的系统中，当数据发生变化时，所有缓存副本中的数据能够保持一致的状态。确保缓存数据与源数据存储（如数据库）中的数据一致，避免出现缓存中读取到过期或错误数据的情况。

用户信息查询场景下可能出现缓存一致性问题的情况

1. 先更新数据库，后删除缓存失败：在更新用户信息到数据库后，尝试删除相关缓存时发生异常，导致缓存中仍然保留旧的用户信息。后续查询时，可能从缓存中获取到旧数据，造成数据不一致。
2. 先删除缓存，后更新数据库失败：先删除了用户信息的缓存，在更新数据库时出现故障。此时其他请求查询用户信息，缓存不存在，会从数据库读取旧数据并重新写入缓存，从而缓存中保留的是旧数据，与数据库不一致。
3. 并发读写问题：在高并发场景下，一个请求正在更新用户信息并删除缓存，同时另一个请求在缓存删除前读取到旧缓存数据，然后更新操作完成，新数据写入数据库但缓存已被读取，后续请求可能长时间读取到旧缓存数据。

解决该场景下缓存一致性问题的常规手段

1. 延时双删策略：在更新数据库后，先删除缓存，等待一段合适的时间（根据业务场景确定），再次删除缓存。这可以减少在更新数据库和第一次删除缓存之间，其他请求读取到旧缓存数据并重新写入缓存的可能性。例如，在更新用户信息到数据库后，立即删除缓存，等待500毫秒后再次删除缓存。
2. 读写锁：在更新用户信息时，获取写锁，阻止其他读请求。更新完成后释放写锁。读请求获取读锁，允许多个读请求同时进行，但写操作时会等待读锁全部释放。这可以避免并发读写造成的数据不一致，但可能会影响系统并发性能。
3. 使用消息队列：将更新操作放入消息队列，确保操作顺序执行。更新数据库成功后，发送消息到队列，由队列消费消息并删除缓存。这样可以避免因并发操作导致的缓存不一致问题，同时解耦了数据库更新和缓存删除操作。
4. 缓存版本号：在数据库中增加一个版本号字段，每次更新用户信息时，版本号递增。缓存中存储用户信息和对应的版本号。查询时，先从缓存获取数据和版本号，再从数据库获取最新版本号进行比对。如果不一致，则重新从数据库读取数据更新缓存。