面试题：如何在高并发读写场景下实现分布式缓存与数据库的数据强一致性

Question

假设你正在开发一个高并发的电商系统，商品库存数据同时存在于分布式缓存和数据库中。在大量的读请求和偶尔的写请求（如库存扣减）情况下，你会采用什么策略来确保缓存与数据库数据的强一致性？请详细描述实现思路和可能涉及的技术手段。

Answer 1

实现思路

1. 写请求处理：
   • 先更新数据库，确保数据库数据的准确性。这是因为数据库是数据的持久化存储，是数据的最终可靠来源。
   • 数据库更新成功后，立即删除缓存中的对应商品库存数据。这样做是为了避免下次读请求从缓存中读取到旧数据，因为缓存数据一旦过期或被删除，读请求就会从数据库重新加载最新数据。
2. 读请求处理：
   • 首先尝试从分布式缓存中读取商品库存数据。因为缓存读取速度快，能快速响应大量读请求，提升系统性能。
   • 如果在缓存中未命中（缓存过期或被删除），则从数据库中读取商品库存数据，并将读取到的数据重新写入缓存，同时设置合适的缓存过期时间，以便下次读请求能直接从缓存获取数据。

可能涉及的技术手段

1. 数据库事务：在更新数据库库存数据时，使用数据库事务来保证数据更新的原子性，防止部分更新成功部分失败的情况，确保数据一致性。例如在关系型数据库（如MySQL）中，可以使用BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句来管理事务。
2. 缓存一致性协议：对于分布式缓存（如Redis），可以利用其发布 - 订阅机制。当库存数据更新后，在删除本地缓存的同时，通过发布 - 订阅向其他节点广播缓存失效消息，让其他节点也及时删除对应的缓存数据，保证整个分布式缓存环境的数据一致性。
3. 重试机制：由于网络等原因，可能出现缓存删除失败的情况。此时可以引入重试机制，比如在写请求更新数据库成功但缓存删除失败时，通过一定的重试策略（如指数退避算法）多次尝试删除缓存，直到缓存删除成功或者达到最大重试次数。若达到最大重试次数仍失败，可以记录日志并进行人工干预。
4. 异步处理：为了不影响写请求的响应速度，可以将缓存删除操作异步化。例如使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ等），在数据库更新成功后，将缓存删除任务发送到消息队列中，由专门的消费者异步处理缓存删除操作。这样可以将写请求的处理时间主要花费在数据库更新上，提高系统的并发处理能力。同时，消息队列也可以保证缓存删除任务的可靠性，若处理失败可以进行重试。