面试题：缓存设计之缓存双删策略与其他一致性方案对比及融合

Question

将缓存双删策略与如读写锁、分布式事务等其他解决缓存一致性的方案相比较，缓存双删策略的优缺点分别是什么？在一个复杂的分布式系统中，如何将缓存双删策略与其他方案融合，以达到最佳的缓存一致性效果和系统性能？

Answer 1

缓存双删策略优缺点

1. 优点
   • 简单易实现：实现起来相对直观，不需要引入复杂的分布式协调机制或额外的组件。只需要在更新数据库后，再次删除缓存，在一定程度上保证了缓存与数据库的一致性。
   • 兼容性较好：适用于多种缓存和数据库架构，无论是单机还是分布式环境，都能较容易地集成到现有系统中。
2. 缺点
   • 短暂不一致：即使进行双删，在第一次删缓存和更新数据库之间，以及更新数据库和第二次删缓存之间，仍然可能存在短暂的缓存与数据库不一致情况。如果在这个时间段内有读请求，可能读到旧数据。
   • 性能损耗：每次写操作都要进行两次缓存删除操作，增加了系统的开销，特别是在高并发场景下，频繁的缓存删除操作可能会对缓存服务器造成一定压力。
   • 无法彻底解决并发问题：在极端高并发场景下，即使双删也可能出现问题。例如，在第一次删缓存后，多个写请求同时更新数据库，然后执行第二次删缓存，可能会导致部分更新后的数据被错误地删除缓存，后续读操作仍可能读到旧数据。

与其他方案融合

1. 结合读写锁
   • 读操作：在读数据时，先获取读锁。如果缓存中有数据，直接返回；如果没有，从数据库读取，读取后加写锁，更新缓存，然后释放写锁。这样在高并发读场景下，通过读写锁避免了多个读请求同时查询数据库和更新缓存带来的问题，提高读性能。
   • 写操作：在写操作时，先获取写锁，然后进行双删策略中的第一次删缓存，接着更新数据库，再进行第二次删缓存，最后释放写锁。通过读写锁，在写操作时防止其他读或写操作，减少缓存不一致的窗口。
2. 结合分布式事务
   • 基于XA协议等分布式事务：将缓存更新和数据库更新纳入分布式事务中。在分布式事务开始时，进行第一次删缓存，然后进行数据库更新操作。如果数据库更新成功，在事务提交阶段进行第二次删缓存；如果数据库更新失败，在事务回滚阶段可以选择恢复缓存（如果有必要）。这样利用分布式事务的原子性，确保缓存和数据库操作的一致性，但分布式事务实现复杂，性能开销较大，所以要根据系统实际情况权衡。
   • 最终一致性的分布式事务方案：采用如TCC（Try - Confirm - Cancel）等最终一致性的分布式事务方案。在Try阶段进行第一次删缓存，Confirm阶段更新数据库并进行第二次删缓存，Cancel阶段根据情况进行缓存回滚或清理。这种方案在保证最终一致性的同时，性能相对XA协议等强一致性方案要好一些，适合对一致性要求不是特别高但又需要一定程度保证的场景。
3. 结合缓存更新策略
   • 设置缓存过期时间：结合缓存双删策略，为缓存设置合理的过期时间。这样即使在双删过程中出现短暂不一致，由于缓存会过期，后续读操作会重新从数据库加载数据，保证数据的最终一致性。同时，合理的过期时间设置可以在一定程度上减少缓存占用空间和缓存更新压力。
   • 异步更新缓存：在使用双删策略后，通过异步任务延迟更新缓存。例如，使用消息队列（如Kafka），在写操作完成后发送消息，异步消费消息来更新缓存。这样可以减少写操作的同步开销，提高系统的整体性能，同时与双删策略配合，进一步保证缓存一致性。