面试题：缓存设计之专家难度：冷热数据分层存储的一致性与故障处理

Question

在持久化缓存的冷热数据分层存储中，如何保证数据在不同层次缓存间的一致性？当某一层缓存出现故障时，怎样设计系统架构来最小化对整体业务的影响，并确保数据的完整性和可用性？

Answer 1

保证数据在不同层次缓存间的一致性

1. 读写锁机制
   • 在读取数据时，多个线程可以同时获取读锁，允许多个读操作并行进行。例如，在Java中可以使用ReentrantReadWriteLock类实现。
   • 在写入数据时，必须先获取写锁，此时其他读写操作都被阻塞，以保证写入操作的原子性，防止数据不一致。
2. 同步更新策略
   • 当数据发生变化时，首先更新主缓存（通常是热数据缓存），然后按照一定顺序更新其他层次的缓存（如冷数据缓存）。可以采用同步调用方式，确保每个层次缓存更新成功后再返回。例如，在分布式系统中使用分布式事务框架（如Seata）来保证数据一致性。
3. 版本控制
   • 为每个数据项添加版本号。每次数据更新时，版本号递增。
   • 当从不同层次缓存读取数据时，对比版本号。如果版本号不一致，重新从数据源获取最新数据，并更新缓存，确保数据一致性。
4. 缓存失效策略
   • 为不同层次缓存设置合理的失效时间。热数据缓存失效时间较短，冷数据缓存失效时间较长。当热数据缓存失效时，从冷数据缓存或数据源中重新加载数据，并更新热数据缓存，同时保证冷数据缓存的一致性。

某一层缓存出现故障时系统架构设计

1. 缓存集群与副本机制
   • 对于每层缓存，构建缓存集群，将数据分布在多个节点上。例如，使用Redis Cluster实现分布式缓存。
   • 为每个节点设置副本，当某个节点出现故障时，副本节点可以立即接管服务。Redis Sentinel可以监控Redis节点状态，当主节点故障时，自动将从节点提升为主节点。
2. 故障检测与自动切换
   • 设计故障检测模块，定期检查每个缓存节点的健康状态。可以通过心跳机制实现，缓存节点定时向检测模块发送心跳信息。
   • 当检测到某个节点故障时，自动切换到备用节点或副本节点，并通知相关业务模块。例如，在微服务架构中，可以使用Netflix Hystrix实现熔断和自动切换功能。
3. 降级策略
   • 当某一层缓存故障时，业务系统可以采取降级策略。例如，如果热数据缓存故障，暂时从冷数据缓存读取数据，虽然性能可能下降，但能保证业务基本可用。
   • 可以设置一个开关，在缓存故障时，手动或自动切换到降级模式，同时记录故障信息，以便后续分析和修复。
4. 数据恢复与重建
   • 当故障缓存节点恢复后，需要重新同步数据。可以从数据源或其他正常节点复制数据，重建缓存内容。例如，在分布式文件系统中，故障节点恢复后，从其他副本节点同步数据。
   • 可以采用增量同步方式，只同步发生变化的数据，减少数据传输量和恢复时间。