面试题：缓存设计之Redis分布式缓存一致性问题

Question

在分布式系统下，Redis缓存可能会出现缓存与数据库数据不一致的情况。请阐述可能导致这种不一致的原因，并详细说明如何设计一套机制来尽量减少或解决这种不一致，包括但不限于读写策略的调整、缓存失效时间的设置等方面。

Answer 1

可能导致不一致的原因

1. 并发读写问题：在高并发场景下，写操作先更新数据库，还未来得及更新缓存，读操作就从缓存中读取到了旧数据。
2. 缓存删除失败：删除缓存操作失败，导致旧数据一直存在于缓存中，而数据库数据已更新。
3. 缓存更新策略不当：如采用先更新缓存再更新数据库策略，若更新数据库失败，缓存与数据库数据不一致。

减少或解决不一致的机制设计

1. 读写策略调整
   • 先更新数据库，再删除缓存：写操作先更新数据库，成功后再删除缓存。读操作时若缓存不存在则从数据库读取并更新缓存。此策略可有效避免并发读写问题，但在高并发下可能出现短暂不一致。
   • 读写锁：对关键数据的读写操作加锁，确保同一时间只有一个写操作或读操作，能有效解决并发问题，但性能较低，不适用于高并发场景。
2. 缓存失效时间设置
   • 合理设置缓存过期时间：对不同数据设置不同的过期时间，重要数据过期时间短，一般数据过期时间长。过期后再次读取时从数据库加载并更新缓存，可减少不一致时间。
   • 主动更新缓存：在数据更新时，不仅删除缓存，还可设置一个较短的预过期时间，在预过期时间内主动从数据库加载数据更新缓存，减少用户感知到不一致的可能性。
3. 重试机制
   • 缓存删除重试：对于缓存删除失败的情况，设置重试机制。可以采用定时重试，或在应用程序中捕获删除失败异常进行重试，直到删除成功，确保缓存及时更新。
4. 异步处理
   • 使用消息队列：将写操作的缓存更新或删除操作发送到消息队列中，由专门的消费者异步处理。这样可减少写操作的响应时间，同时通过消息队列的重试机制保证缓存操作的最终一致性。
5. 双写一致性解决方案
   • 引入中间件：如使用Canal组件，通过监听数据库的binlog日志，实时感知数据库的变化，并同步更新缓存，保证缓存与数据库的一致性。