面试题：分布式系统中Redis缓存失效与数据一致性深度剖析

Question

在分布式系统架构中，多个节点同时操作Redis缓存，可能会引发复杂的缓存失效和数据一致性问题。假设你负责维护一个大型分布式电商系统，该系统使用Redis作为缓存，当商品库存数据发生变化时，如何确保各个节点的缓存数据与数据库保持一致，且在面对网络分区、节点故障等异常情况时，系统仍能满足一定程度的数据一致性要求，请详细阐述你的设计思路和技术方案。

Answer 1

1. 缓存更新策略
   • 读写穿透：
     • 读操作：应用程序先从Redis缓存中读取商品库存数据。若缓存命中，直接返回数据；若缓存未命中，从数据库读取库存数据，然后将数据写入Redis缓存，并返回给应用程序。
     • 写操作：应用程序更新数据库中商品库存数据后，立即更新Redis缓存中的库存数据。这样可以保证缓存与数据库的数据实时一致。
   • 异步更新（Write - behind Caching）：
     • 写操作：应用程序更新数据库中商品库存数据后，将缓存更新操作放入消息队列（如Kafka）。由专门的消费者从消息队列中读取更新任务，异步更新Redis缓存。此方式可提高系统的写性能，但可能存在短暂的数据不一致，需要设置合理的重试机制和缓存过期时间来弥补。
2. 处理网络分区和节点故障
   • 使用Redis Cluster：采用Redis Cluster的分布式架构，数据会分布在多个节点上，具备自动故障转移功能。当某个节点发生故障时，集群可以自动将该节点的槽（slot）重新分配到其他正常节点，保证系统的可用性。同时，应用程序通过集群客户端连接到Redis Cluster，客户端能够感知节点的变化并自动调整请求的路由。
   • Quorum机制：在更新缓存数据时，采用Quorum机制。例如，假设系统中有N个Redis节点，设定一个Quorum值（如N/2 + 1）。只有当更新操作成功在超过Quorum数量的节点上完成后，才认为更新成功。这样即使部分节点出现网络分区或故障，只要多数节点正常，系统仍能保证数据一致性。
   • 缓存数据版本控制：为每个商品库存数据添加版本号。每次更新数据库库存数据时，同时递增版本号。在读取缓存数据时，不仅读取库存值，还读取版本号。当缓存数据与数据库数据进行一致性校验时，通过比较版本号来判断数据是否一致。若不一致，则从数据库重新加载数据并更新缓存。
3. 缓存失效处理
   • 设置合理的缓存过期时间：对于商品库存数据，根据业务场景设置适当的缓存过期时间。例如，对于热门商品，设置较短的过期时间（如几分钟），以保证数据的及时性；对于冷门商品，设置较长的过期时间（如几小时或一天）。过期后，下一次读操作会触发读写穿透机制，重新从数据库加载最新数据。
   • 主动失效：当商品库存数据发生重大变化（如库存清零、大量补货等）时，除了更新缓存数据，还可以主动使相关的缓存数据失效。可以通过发布 - 订阅模式，当数据库库存数据更新时，发布一条消息通知所有节点清除对应的缓存数据。然后，节点在下次读取该商品库存数据时，通过读写穿透机制获取最新数据。