面试题：缓存设计之实时推荐引擎缓存数据更新策略

Question

在实时推荐引擎中，缓存的数据需要及时更新以保证推荐的准确性。假设你使用Redis作为缓存，当后端数据发生变化时，你会采用哪些策略来更新缓存数据？请至少列举两种，并说明各自的优缺点。

Answer 1

策略一：立即失效策略

1. 实现方式：当后端数据发生变化时，立即删除Redis中对应的缓存数据。当下次请求该数据时，缓存中不存在，会从后端数据库重新读取并更新缓存。
2. 优点：
   • 实现简单，易于理解和操作。
   • 能够保证缓存数据的实时性，只要后端数据更新，下次请求就会获取到最新数据。
3. 缺点：
   • 可能导致缓存穿透问题。如果在缓存失效的瞬间，大量请求同时到达，这些请求都会穿透缓存直接访问后端数据库，可能对数据库造成较大压力。
   • 增加了后端数据库的负载，因为每次缓存失效后都需要从数据库读取数据。

策略二：异步更新策略

1. 实现方式：当后端数据发生变化时，先标记该数据需要更新，然后通过异步任务（如使用消息队列）在后台更新Redis缓存数据。
2. 优点：
   • 减少对后端数据库的直接压力，因为不是每次数据变化都立即从数据库读取更新缓存。
   • 可以批量处理缓存更新任务，提高效率。
3. 缺点：
   • 存在一定的缓存数据不一致窗口，在异步任务更新缓存之前，用户获取到的可能还是旧数据，影响推荐准确性。
   • 实现相对复杂，需要引入消息队列等额外组件，增加系统复杂度和维护成本。

策略三：同步更新策略

1. 实现方式：当后端数据发生变化时，在更新后端数据的同时，同步更新Redis缓存数据，确保两者数据一致。
2. 优点：
   • 保证缓存和后端数据始终保持一致，不会出现数据不一致的情况，能有效保证推荐的准确性。
   • 相比于立即失效策略，减少了数据库的读取压力，因为不需要每次都从数据库重新读取数据。
3. 缺点：
   • 增加了后端数据更新操作的时间，因为每次更新都需要同时操作数据库和Redis，可能影响系统的响应速度。
   • 如果Redis出现故障，可能会导致后端数据更新失败，影响系统可用性。