面试题：Node.js与Redis集成时如何处理高并发下的缓存一致性问题

Question

在高并发场景下，Node.js应用与Redis集成，当数据发生变化时，如何保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性？阐述你的解决方案及涉及到的技术原理。

Answer 1

解决方案

1. 读写锁策略
   • 在Node.js应用中，对于读操作，使用Redis缓存数据。因为读操作一般不会改变数据，所以可以直接从Redis获取数据，提高响应速度。
   • 对于写操作，在更新数据库后，获取一个写锁（可以使用Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁）。获取到锁后，更新Redis缓存数据，然后释放锁。这样可以保证在写操作期间，其他写操作被阻塞，避免缓存与数据库数据不一致。
2. 消息队列（MQ）
   • 当数据库数据发生变化时，Node.js应用向消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）发送一条消息，消息内容包含数据变化的相关信息。
   • 另外有一个消费者服务监听该消息队列，当收到消息时，消费者从消息中解析出数据变化信息，然后更新Redis缓存。这种方式可以将数据库更新和缓存更新解耦，提高系统的整体性能和稳定性。
3. 缓存失效策略
   • 给Redis缓存设置合理的过期时间。当数据发生变化时，不立即更新Redis缓存，而是让缓存数据在过期时间后失效。下次读取数据时，由于缓存中没有数据，应用会从数据库读取最新数据并重新写入Redis缓存。这种方式简单但可能会在缓存过期前存在数据不一致的情况，适用于对数据一致性要求不是特别高的场景。

技术原理

1. 读写锁原理
   • Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令用于设置一个键值对，当且仅当键不存在时才会设置成功。通过这个命令可以实现简单的分布式锁。在写操作时获取锁，保证同一时间只有一个写操作能更新缓存，避免并发写导致的缓存与数据库不一致问题。读操作由于不改变数据，所以可以并发执行。
2. 消息队列原理
   • 消息队列采用生产者 - 消费者模型。Node.js应用作为生产者，在数据库数据变化时向消息队列发送消息。消息队列负责存储和管理这些消息，消费者服务监听队列，按顺序消费消息并更新Redis缓存。这种方式利用消息队列的异步特性，将缓存更新操作异步化，避免影响数据库更新操作的性能，同时保证缓存更新的准确性。
3. 缓存失效原理
   • Redis的过期时间机制允许为每个缓存键设置一个过期时间。当达到过期时间后，Redis会自动删除该键值对。应用在读取数据时，如果发现缓存中数据不存在，就从数据库读取并重新写入缓存，从而保证数据的最终一致性。