面试题：缓存设计之复杂场景下强一致性缓存的优化

Question

考虑一个分布式微服务架构的金融交易系统，该系统存在多个服务对账户余额进行读写操作，同时需要保证缓存与数据库中账户余额数据的强一致性。在面对网络延迟、节点故障等复杂情况时，如何设计并优化强一致性缓存解决方案，以确保交易的准确性和系统的高可用性？请给出具体的架构设计、数据同步机制以及故障处理策略。

Answer 1

架构设计

1. 引入分布式协调服务：例如使用 ZooKeeper。它可以用于管理微服务节点的状态，选举主节点等。每个对账户余额进行读写操作的服务节点都在 ZooKeeper 上注册，ZooKeeper 实时监控这些节点的状态。
2. 采用读写分离架构：
   • 读操作：优先从缓存读取账户余额数据。缓存可以采用分布式缓存，如 Redis Cluster。对于读请求，先在缓存中查找，如果命中则直接返回；若未命中，再从数据库读取，并将数据写入缓存。
   • 写操作：为保证强一致性，所有写操作都直接写入数据库，成功后再更新缓存。同时，通知其他相关服务节点缓存已更新。
3. 引入消息队列：如 Kafka。当数据库写入成功后，发送一条消息到消息队列，相关服务节点监听该队列，接收到消息后更新本地缓存。这样可以解耦数据库和缓存更新操作，提高系统的整体性能。

数据同步机制

1. 写后更新缓存：在金融交易完成后，先将账户余额的变化写入数据库，通过数据库的事务机制保证数据的持久性。数据库写入成功后，立即更新缓存。为了防止缓存更新失败，可采用重试机制，设置一定的重试次数和时间间隔。
2. 缓存失效策略：采用定期失效和主动失效相结合的方式。定期失效是指为缓存中的数据设置过期时间，到期后自动从缓存中删除。主动失效是当数据库数据发生变化时，主动通知缓存删除相应的数据。
3. 数据版本控制：在数据库表中增加版本号字段。每次对账户余额进行写操作时，版本号加 1。缓存中也存储版本号，读取数据时同时验证版本号。如果缓存中的版本号与数据库不一致，则重新从数据库读取数据并更新缓存。

故障处理策略

1. 节点故障：
   • 服务节点故障：ZooKeeper 会实时感知到服务节点的故障，并将其从服务列表中移除。其他正常节点继续提供服务。当故障节点恢复后，重新在 ZooKeeper 上注册并同步最新的数据。
   • 缓存节点故障：如果 Redis Cluster 中的某个节点发生故障，Redis Cluster 会自动进行节点故障转移，将故障节点的槽位重新分配到其他正常节点。同时，系统可以设置多个缓存副本，提高缓存的可用性。
2. 网络延迟：
   • 读操作网络延迟：在从缓存读取数据时，如果发生网络延迟，设置合理的超时时间。若超时未获取到数据，直接从数据库读取。同时记录延迟情况，对网络状况进行监控和分析。
   • 写操作网络延迟：对于写数据库和更新缓存的操作，如果网络延迟导致操作超时，采用重试机制。同时，在数据库端和缓存端采用幂等性设计，避免重复操作导致数据不一致。例如，在数据库写操作时，可以根据唯一标识判断是否已经执行过该操作。