面试题：缓存设计中缓存与搜索引擎集成的一致性处理

Question

当数据在数据库、缓存和搜索引擎之间流动时，如何确保数据的一致性？请详细阐述在更新数据场景下，你会采取什么措施保证缓存和搜索引擎中的数据与数据库同步，同时尽量减少对系统性能的影响。

Answer 1

1. 缓存更新策略

   • 先更新数据库，再更新缓存：
     • 步骤：在更新数据场景下，应用程序首先向数据库发起更新操作，当数据库更新成功后，再去更新缓存中的数据。
     • 优点：逻辑相对简单，容易理解和实现。
     • 缺点：如果在更新数据库成功后，更新缓存失败，可能会导致数据库与缓存数据不一致。同时在高并发场景下，可能存在缓存更新的竞争问题，导致部分缓存更新丢失。
   • 先删除缓存，再更新数据库：
     • 步骤：应用程序先删除缓存中的数据，然后进行数据库的更新操作。
     • 优点：在一定程度上避免了先更新数据库再更新缓存时，缓存更新失败导致的数据不一致问题。因为后续请求该数据时，缓存缺失，会从数据库中加载最新数据并重新写入缓存。
     • 缺点：在高并发场景下，如果在删除缓存后，数据库更新完成前，有大量读请求进来，会导致大量请求穿透到数据库，增加数据库压力。而且如果删除缓存失败，也会出现问题。
   • 先更新数据库，再删除缓存：
     • 步骤：应用程序先对数据库进行更新操作，更新成功后，再删除缓存中的数据。
     • 优点：这种方式结合了前两种的部分优点，相对较为常用。因为缓存中的数据被删除后，后续请求会重新从数据库加载并写入缓存，保证了数据的一致性。并且相比先删除缓存再更新数据库，减少了数据库在更新过程中的读压力。
     • 缺点：同样存在删除缓存失败的风险，此时需要有重试机制或者补偿机制。另外，在高并发场景下，也可能存在短暂的数据不一致窗口，比如在更新数据库和删除缓存之间，有读请求进来，读到的还是旧数据。可以通过设置缓存过期时间等方式来降低影响。

2. 搜索引擎同步策略

   • 使用数据库的 binlog：
     • 步骤：数据库通常会记录二进制日志（binlog），记录所有数据库的更改操作。可以通过解析 binlog 来捕获数据的更新，然后将这些更新操作同步到搜索引擎中。例如，使用 Canal 等工具模拟 MySQL 从库，通过解析 binlog 来获取数据变更，再将变更数据发送到搜索引擎。
     • 优点：这种方式对应用程序侵入性较小，不需要在应用程序中额外编写过多同步搜索引擎的代码。并且能够保证数据的一致性，因为是基于数据库的真实变更记录。
     • 缺点：需要额外部署和维护 binlog 解析相关的组件，增加了系统的复杂性。同时 binlog 解析和同步可能存在一定的延迟。
   • 在应用层同步：
     • 步骤：在应用程序更新数据库成功后，直接调用搜索引擎的 API 进行数据的更新操作。
     • 优点：实现相对简单直接，能够及时同步数据到搜索引擎。
     • 缺点：对应用程序侵入性较大，耦合度较高。而且如果在更新数据库和更新搜索引擎之间出现异常，可能导致数据不一致，需要有完善的异常处理和重试机制。

3. 减少性能影响的措施

   • 批量操作：无论是更新缓存还是同步数据到搜索引擎，尽量采用批量操作的方式。例如，将多个数据更新操作合并成一次批量请求，减少网络交互次数，提高系统性能。
   • 异步处理：对于缓存更新和搜索引擎同步操作，可以采用异步方式。比如使用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ 等），将数据更新消息发送到消息队列中，然后由专门的消费者异步处理这些消息，进行缓存更新和搜索引擎同步。这样可以避免同步操作阻塞应用程序的主线程，提高系统的响应性能。
   • 设置合理的缓存过期时间：对于一些允许短暂不一致的数据，可以设置较短的缓存过期时间，这样即使在更新数据时出现短暂的不一致，也能在过期后自动恢复一致，同时减少因缓存不一致导致的问题。
   • 缓存预热：在系统启动或者数据发生大规模更新后，可以提前对一些热点数据进行缓存预热，避免大量请求直接穿透到数据库，减少数据库压力，提高系统性能。