面试题：基于CAP理论的分布式缓存设计权衡

Question

在分布式缓存设计中，如何在CAP理论的三个特性之间进行权衡？假设你正在设计一个高并发的电商商品缓存系统，用户对商品信息的一致性要求较高，同时要保证系统在网络分区情况下仍能提供部分服务，你会如何设计以平衡CAP特性？

Answer 1

1. 理解CAP理论
   • 一致性（Consistency）：所有节点在同一时间看到的数据是相同的。
   • 可用性（Availability）：每个请求都能收到一个响应，无论响应是成功还是失败。
   • 分区容错性（Partition Tolerance）：系统在网络分区（如网络故障导致节点间通信中断）的情况下仍能继续运行。
   • 在分布式系统中，CAP三个特性最多只能同时满足两个。
2. 电商商品缓存系统设计权衡
   • 优先保证分区容错性（P）：
     • 在高并发电商场景下，网络故障难以避免，所以必须优先保证分区容错性，以确保系统在网络分区时仍能提供部分服务。
   • 适度牺牲可用性（A）来保证一致性（C）：
     • 数据同步策略：
       • 使用同步复制策略，当商品信息发生更新时，在主节点更新数据后，同步将更新操作发送到所有从节点，只有当所有从节点都确认更新成功后，才返回成功响应给客户端。这样可以保证所有节点数据的一致性，但在网络分区时，部分节点可能无法完成同步，此时可能无法提供写操作的可用性。
     • 缓存更新机制：
       • 采用读写锁机制，读操作可以并发进行，但是写操作需要获取写锁，写锁获取成功后才能进行数据更新，同时阻止其他读写操作，以保证数据一致性。在网络分区时，如果写锁无法在所有节点协调（例如部分节点失联），则写操作可能无法进行，牺牲了部分可用性来确保一致性。
     • 版本控制：
       • 为每个商品数据添加版本号，每次更新数据时版本号递增。当客户端读取数据时，不仅获取数据，还获取版本号。当客户端再次更新数据时，需要携带之前获取的版本号，服务端验证版本号一致才进行更新，不一致则返回错误，让客户端重新获取最新数据。这有助于保证数据一致性，在网络分区时，可能会因版本号验证失败导致部分更新操作不可用。
     • 监控与恢复：
       • 建立监控系统，实时监测网络分区情况。当网络分区恢复后，通过数据对比和同步机制，将各个节点的数据恢复到一致状态，恢复系统的正常可用性。例如，可以使用基于日志的同步方法，记录在分区期间的所有操作日志，待分区恢复后，按照日志进行数据同步。