面试题：微服务架构下如何基于缓存优化分布式事务

Question

假设你负责一个微服务架构的电商系统，其中涉及库存扣减、订单创建等多个分布式事务操作。请详细说明如何利用缓存机制来优化这些分布式事务，包括如何处理缓存与数据库之间的交互、可能遇到的问题及解决方案等。

Answer 1

利用缓存机制优化分布式事务的方法

1. 库存扣减
   • 先操作缓存：在处理库存扣减请求时，首先尝试从缓存（如Redis）中扣减库存。例如，使用Redis的原子操作（如decr命令）来减少库存数量。这样可以避免每次都访问数据库，提高系统响应速度。
   • 异步更新数据库：在缓存扣减成功后，将库存扣减操作异步发送到消息队列（如Kafka）。由专门的消费者从消息队列中获取库存扣减消息，然后更新数据库中的库存数据。
2. 订单创建
   • 缓存订单信息：在创建订单时，先将订单信息缓存到Redis中，使用订单号作为键，订单详细信息作为值存储。这可以快速响应客户端请求，告知用户订单已成功提交。
   • 数据库持久化：同时，将订单创建操作异步发送到消息队列。消费者从队列中取出订单信息，将其持久化到数据库中。

缓存与数据库之间的交互处理

1. 缓存更新策略
   • 写后更新缓存：在数据库更新成功后，再更新缓存。以库存扣减为例，当数据库中的库存更新成功后，通过消息队列通知相关服务更新缓存中的库存数据。
   • 失效缓存：对于订单创建，数据库插入订单成功后，直接删除缓存中对应的订单信息（如果缓存用于临时存储待确认订单等场景）。这样在后续查询订单时，会从数据库中获取最新数据并重新构建缓存。
2. 缓存一致性保证
   • 重试机制：如果在数据库更新或缓存更新过程中出现失败，通过消息队列的重试机制，多次尝试操作。例如，对于库存扣减，如果数据库更新失败，消息队列的消费者可以在一定时间间隔后重试更新数据库操作。
   • 最终一致性方案：利用分布式事务框架（如Seata）来保证最终一致性。在库存扣减和订单创建的分布式事务中，Seata可以协调各个微服务的操作，确保要么所有操作都成功，要么都回滚。同时结合缓存的异步更新，在一定时间内达到缓存与数据库的一致性。

可能遇到的问题及解决方案

1. 缓存雪崩
   • 问题：缓存中的大量数据同时过期，导致大量请求直接访问数据库，可能使数据库压力过大甚至崩溃。
   • 解决方案：设置缓存过期时间时，采用随机过期时间，避免所有数据同时过期。例如，库存缓存的过期时间在一定范围内（如1 - 3小时）随机设置。
2. 缓存穿透
   • 问题：查询不存在的数据时，每次都绕过缓存直接查询数据库，可能导致数据库压力过大。
   • 解决方案：使用布隆过滤器（Bloom Filter）。在缓存之前添加布隆过滤器，当查询数据时，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果不存在，直接返回，不再查询数据库；如果存在，再查询缓存和数据库。
3. 缓存击穿
   • 问题：热点数据的缓存过期瞬间，大量请求同时访问数据库，造成数据库压力骤增。
   • 解决方案：使用互斥锁（如Redis的SETNX命令实现）。当缓存过期时，只有一个请求能获取到锁，去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。获取锁的请求更新完缓存后，释放锁，其他请求可以从缓存中获取数据。