面试题：缓存设计：自动驾驶数据高并发下的缓存一致性问题

Question

自动驾驶场景中数据处理存在高并发情况，在这种环境下，如何保证缓存与数据源之间的一致性？请详细描述你会采用的策略和技术手段，以及这些手段在实际应用中的优缺点。

Answer 1

策略和技术手段

1. 读写锁
   • 原理：读锁允许多个线程同时读取缓存数据，写锁则保证在写操作时只有一个线程能进行，防止其他线程读写，从而保证数据一致性。
   • 实现方式：在编程语言中，如Java有ReentrantReadWriteLock类可实现读写锁。
2. 缓存更新策略
   • 写后更新：
     • 原理：在数据源数据更新后，立即更新缓存。
     • 实现方式：在数据持久化操作成功后，调用缓存更新接口。
   • 写前失效：
     • 原理：在写数据源之前，先使缓存失效，后续读取时缓存不存在则从数据源加载最新数据到缓存。
     • 实现方式：在执行写数据库操作前，调用缓存删除接口。
   • 读写锁结合缓存更新：对读操作使用读锁，对写操作先获取写锁，然后按写后更新或写前失效策略操作。
3. 双写一致性队列
   • 原理：将写操作放入队列，由队列保证操作顺序，依次处理写数据源和更新缓存操作，避免并发导致的数据不一致。
   • 实现方式：可以使用消息队列（如Kafka），将写操作封装成消息发送到队列，消费者从队列消费消息并按顺序执行写数据源和更新缓存。
4. 分布式缓存一致性协议
   • 原理：如使用Gossip协议等，在分布式缓存节点间传播数据更新信息，保证各节点缓存数据的一致性。
   • 实现方式：一些分布式缓存框架（如Redis Cluster等）部分实现了类似机制来保证节点间数据一致性。

优缺点

1. 读写锁
   • 优点：实现相对简单，能有效控制并发读写，提高读操作的并发性能。
   • 缺点：写操作时会阻塞读操作，可能影响系统整体吞吐量；如果读操作频繁，写操作可能长时间等待锁。
2. 缓存更新策略
   • 写后更新：
     • 优点：数据一致性较好，缓存总是保持最新状态。
     • 缺点：如果写操作失败，可能导致缓存与数据源不一致；写操作性能可能受缓存更新影响。
   • 写前失效：
     • 优点：实现简单，避免了写后更新中写操作失败导致的不一致问题。
     • 缺点：可能出现短时间的缓存数据不一致，因为读操作在缓存失效后到新数据加载前会读到旧数据；多次写操作可能导致缓存频繁失效，影响性能。
3. 双写一致性队列
   • 优点：能有效保证数据一致性，通过队列顺序处理写操作。
   • 缺点：引入队列增加了系统复杂度，可能存在队列消息积压问题，影响写操作的实时性。
4. 分布式缓存一致性协议
   • 优点：在分布式缓存场景下能较好地保证各节点数据一致性。
   • 缺点：实现复杂，增加系统开销；协议本身可能存在一定的延迟，导致短时间的数据不一致。