面试题：缓存设计之Feed流缓存一致性处理

Question

在社交网络Feed流系统中，用户发布新内容后需要更新缓存以保证数据一致性。请详细阐述你会采用什么策略来确保缓存和数据库之间的一致性，并且说明在高并发场景下如何避免缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透问题对Feed流展示造成影响。

Answer 1

缓存与数据库一致性策略

1. 先更新数据库，再更新缓存
   • 操作步骤：用户发布新内容时，首先将数据持久化到数据库，成功后再更新相应的缓存数据。
   • 优点：逻辑相对简单，易于理解和实现。
   • 缺点：在并发场景下，可能出现先更新缓存，后更新数据库失败的情况，导致缓存与数据库数据不一致。
2. 先删除缓存，再更新数据库
   • 操作步骤：用户发布新内容，先删除对应的缓存数据，然后进行数据库更新操作。
   • 优点：相对减少了不一致的窗口时间，因为数据库更新成功后，下次读取会重新从数据库加载数据到缓存。
   • 缺点：在高并发场景下，如果在删除缓存和更新数据库之间有大量读请求，可能导致大量请求直接穿透到数据库。
3. 先更新数据库，再延迟删除缓存
   • 操作步骤：用户发布新内容，先更新数据库，成功后设置一个延迟任务，在一定时间后删除缓存。
   • 优点：能在保证数据一致性的同时，减少高并发下读请求穿透到数据库的风险。因为在数据库更新成功到删除缓存这段时间内，读请求仍从缓存获取旧数据。
   • 缺点：引入了延迟任务机制，增加了系统复杂度，需要考虑延迟任务的可靠性等问题。

避免缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透对Feed流展示影响的方法

1. 缓存雪崩
   • 设置不同的过期时间：避免大量缓存同时过期。可以在原过期时间基础上，增加一个随机的小偏移量，使得缓存过期时间分散开来。
   • 使用二级缓存：一级缓存失效时，从二级缓存获取数据。二级缓存可以采用不同的存储介质（如硬盘）或不同的缓存策略（如永不过期）。
   • 缓存预热：在系统上线前，提前将热点数据加载到缓存中，并设置合理的过期时间，避免系统刚上线时大量缓存未加载导致的雪崩问题。
2. 缓存击穿
   • 互斥锁：当一个热点数据过期时，只允许一个线程去查询数据库并更新缓存，其他线程等待。这样可以避免大量请求同时穿透到数据库。
   • 热点数据永不过期：对于非常热点的数据，可以不设置过期时间，定期在后台异步更新缓存数据，保证数据的实时性。
3. 缓存穿透
   • 布隆过滤器：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果不存在，直接返回，避免请求穿透到数据库。布隆过滤器存在一定的误判率，但可以通过合理设置参数来降低误判概率。
   • 缓存空值：当查询数据库发现数据不存在时，也将空值缓存起来，并设置较短的过期时间。下次查询同样的数据时，直接从缓存返回空值，避免重复查询数据库。