面试题：Spring Cloud微服务架构缓存一致性问题及解决方案

Question

在Spring Cloud微服务架构中使用缓存时，多个服务对同一数据进行读写操作可能导致缓存一致性问题。请详细描述可能出现的缓存一致性问题场景，并提出至少两种有效的解决方案及其优缺点。

Answer 1

可能出现的缓存一致性问题场景

1. 缓存穿透：
   • 场景：查询一个一定不存在的数据，由于缓存没有命中，就会去数据库查询，查完数据库发现也没有该数据，每次查询都会经过这样的流程，导致大量请求直接打到数据库，可能压垮数据库。例如，恶意用户持续请求一个不存在的用户ID来查询用户信息。
2. 缓存雪崩：
   • 场景：在某一时刻，大量的缓存数据同时过期，导致大量请求直接访问数据库，数据库压力剧增，甚至可能导致数据库服务崩溃。比如，在电商大促活动前设置了一批缓存，活动结束后这些缓存同时过期。
3. 缓存击穿：
   • 场景：一个高并发访问的热点数据在缓存中过期的瞬间，大量请求同时查询数据库，导致数据库压力瞬间增大。例如，某热门商品的缓存过期时，大量用户同时请求该商品的详情信息。
4. 读写并发不一致：
   • 场景：在高并发情况下，写操作删除缓存后，读操作还未将新数据写入缓存时，另一个读操作读到了旧数据。比如，一个商品的价格更新操作，先删除了缓存，此时一个读操作在新价格还未写入缓存时获取到了旧价格。

解决方案及其优缺点

1. 使用分布式锁
   • 方案：在对缓存进行读写操作前，先获取分布式锁。只有获取到锁的服务才能进行操作，操作完成后释放锁。例如，使用Redis的SETNX命令来实现分布式锁。
   • 优点：
     • 实现相对简单，对于读写并发不一致等场景能有效保证缓存一致性。
     • 可以灵活控制对缓存的操作顺序，避免并发问题。
   • 缺点：
     • 性能瓶颈，分布式锁会导致请求串行化，高并发下吞吐量会降低。
     • 存在死锁风险，如果获取锁的服务在操作过程中崩溃，没有及时释放锁，会导致其他服务一直无法获取锁。
2. 读写锁
   • 方案：采用读写锁机制，读操作可以并发进行，写操作则需要独占锁。在微服务中可以使用一些支持读写锁的组件，如Java中的ReentrantReadWriteLock（在分布式场景下可基于Redis等实现分布式读写锁）。当有写操作时，先获取写锁，完成写操作后释放写锁；读操作获取读锁，多个读操作可以同时获取读锁并行执行。
   • 优点：
     • 读操作性能较高，因为读操作可以并发执行，在读写比例高的场景下能有效提高系统性能。
     • 能较好地保证缓存一致性，写操作独占锁避免了读写并发不一致问题。
   • 缺点：
     • 实现相对复杂，尤其是在分布式场景下实现分布式读写锁需要额外的工作。
     • 写操作会阻塞读操作，在写操作频繁时，读操作可能等待较长时间。
3. 缓存更新策略优化
   • 方案：采用“写后失效+异步更新缓存”策略。写操作先更新数据库，然后设置一个短时间的缓存失效时间，同时通过异步任务（如消息队列）在后台更新缓存。例如，使用RabbitMQ等消息队列，写操作完成后发送消息，由消费者来更新缓存。
   • 优点：
     • 对业务侵入较小，不需要引入复杂的锁机制。
     • 能在一定程度上保证缓存一致性，同时提高系统的并发性能。
   • 缺点：
     • 存在短时间内缓存不一致问题，在缓存失效到异步更新缓存之间的时间段内，可能读到旧数据。
     • 依赖消息队列等中间件，增加了系统的复杂性和维护成本。