面试题：缓存设计之复杂业务下双写与延迟策略优化

Question

在一个分布式电商系统中，存在多个服务对商品库存进行读写操作，商品库存数据需要在缓存与数据库保持一致性。此时使用双写和延迟策略，会面临哪些挑战？请提出一套完整的优化方案，并说明方案中各部分的作用及原理。

Answer 1

面临的挑战

1. 缓存与数据库双写一致性问题：在高并发场景下，写数据库和写缓存的操作很难保证原子性，可能出现数据库写成功但缓存写失败，或者反之的情况，导致数据不一致。
2. 延迟策略带来的时效性问题：延迟更新缓存可能会在延迟时间段内，业务读取到旧的缓存数据，影响业务准确性。
3. 缓存击穿问题：在缓存失效的瞬间，大量请求直接访问数据库，可能导致数据库压力过大甚至崩溃。

优化方案

1. 引入消息队列（MQ）
   • 作用：削峰填谷，解耦写数据库和写缓存的操作，保证数据最终一致性。
   • 原理：当有商品库存更新请求时，先将更新消息发送到MQ。服务从MQ中消费消息，顺序执行数据库更新和缓存更新操作。这样即使某个操作失败，也可以通过MQ的重试机制来保证最终一致性。
2. 使用分布式锁
   • 作用：在更新库存时，防止并发操作导致数据不一致。
   • 原理：在更新库存前，获取分布式锁。只有获取到锁的服务才能进行库存更新操作，其他服务等待。更新完成后释放锁。例如使用Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁。
3. 缓存失效策略优化
   • 作用：避免缓存同时失效导致缓存击穿。
   • 原理：为缓存设置不同的过期时间，例如在原过期时间基础上增加一个随机值。这样可以分散缓存失效时间，降低同一时间大量缓存失效的概率。
4. 缓存预热
   • 作用：在系统启动时，将热点商品库存数据提前加载到缓存中，避免系统启动初期大量请求直接访问数据库。
   • 原理：系统启动时，从数据库中查询热点商品库存数据，批量写入缓存。可以通过配置文件指定热点商品，或者通过历史访问记录分析热点商品。
5. 监控与报警
   • 作用：及时发现缓存与数据库不一致的情况，并通知相关人员处理。
   • 原理：定期（例如每小时）对缓存和数据库中的商品库存数据进行比对，发现不一致时通过邮件、短信等方式通知运维人员。同时记录不一致的数据，方便后续排查问题。