面试题：微服务架构熔断与降级场景下跨服务数据一致性的挑战及应对

Question

假设在一个复杂的微服务系统中，多个服务之间存在数据依赖关系。当某个服务触发熔断或降级时，可能会对其他服务的数据一致性产生影响。请分析可能面临的挑战，并提出具体的应对措施，说明每种措施在保障数据一致性方面的原理和适用场景。

Answer 1

可能面临的挑战

1. 数据更新不一致：熔断或降级的服务无法正常提供数据更新，依赖它的服务可能获取到过时数据，导致数据不一致。
2. 事务无法完整提交：微服务架构中常使用分布式事务，若关键服务熔断，可能使事务部分执行，破坏数据一致性。
3. 缓存数据不一致：服务熔断后，缓存数据可能未及时更新，新请求仍从缓存获取旧数据。

应对措施

1. 使用分布式事务框架（如 Seata）
   • 原理：Seata 定义全局事务，将分布式系统中的多个服务作为分支事务纳入全局事务管理。通过协调各分支事务的提交与回滚，保证所有分支事务要么全部成功提交，要么全部回滚，从而保障数据一致性。
   • 适用场景：适用于对数据一致性要求极高，涉及多个服务间复杂业务逻辑且需保证强一致性的场景，如银行转账业务。
2. 数据补偿机制
   • 原理：当服务恢复正常后，通过补偿操作修正之前因熔断或降级导致的数据不一致。可通过记录操作日志，识别出哪些数据因服务异常未正确更新，然后执行补偿操作进行修正。
   • 适用场景：适用于对一致性要求较高，但允许一定时间内数据存在不一致情况，且业务操作可通过补偿逻辑恢复数据一致性的场景，如电商订单支付成功但库存未及时扣减，可在服务恢复后进行库存扣减补偿。
3. 缓存更新策略优化
   • 原理：采用合适的缓存更新策略，如写后失效、读写锁策略等。写后失效是在数据更新时，同时失效对应的缓存数据，下次读取时重新从数据库加载最新数据；读写锁策略是在更新数据时，对缓存加写锁，禁止读操作，更新完成后释放锁，保证读操作获取到最新数据。
   • 适用场景：适用于读多写少，对缓存一致性要求较高的场景，如商品详情页展示，读操作频繁，写操作相对较少。
4. 数据版本控制
   • 原理：为数据添加版本号，每次数据更新时版本号递增。服务获取数据时，同时获取版本号。当依赖服务熔断恢复后，通过版本号对比判断数据是否为最新，若不是则重新获取最新数据。
   • 适用场景：适用于数据一致性要求相对较高，且数据更新频率不是特别高的场景，如用户信息修改场景，每次修改用户信息时版本号增加，其他服务可通过版本号判断是否为最新数据。