面试题：微服务架构中缓存机制在数据一致性方面面临的挑战及应对策略

Question

在微服务架构下使用缓存机制，常常会面临数据一致性的问题。请阐述可能出现数据不一致的场景有哪些，以及针对这些场景，你通常会采取哪些策略来尽量保证数据的一致性？

Answer 1

可能出现数据不一致的场景：

1. 缓存更新与数据库更新顺序问题：
   • 先更新缓存，后更新数据库失败：若先更新了缓存中的数据，但在更新数据库时出现故障，此时其他请求读取到的是缓存中已更新但数据库中未更新的数据，造成数据不一致。
   • 先更新数据库，后更新缓存失败：更新数据库成功后，更新缓存操作失败，后续请求从缓存读取到旧数据，而数据库是新数据，导致不一致。
2. 缓存删除策略不当：
   • 缓存删除失败：在更新数据库后尝试删除缓存，若删除缓存操作失败，缓存中依旧保存旧数据，后续请求读取到旧数据造成不一致。
   • 删除缓存的粒度问题：如果缓存删除的粒度不准确，例如本应删除某条数据对应的缓存，却错误地删除了一批数据的缓存，可能导致其他不应更新的缓存被误删，后续填充缓存时可能引入不一致数据。
3. 高并发读写场景：
   • 并发写操作：多个请求同时对同一数据进行写操作，在缓存和数据库更新过程中，由于操作顺序和时间差，可能导致最终缓存和数据库数据不一致。例如，请求A先更新数据库，请求B后更新数据库但先更新缓存，此时缓存中的数据是请求B的结果，而数据库是请求A和B先后操作的结果，出现不一致。
   • 读写并发：一个请求正在读取缓存数据，同时另一个请求正在更新数据库并删除缓存。若读请求在缓存删除前读取到旧数据，而此时数据库已更新，就会出现数据不一致。

保证数据一致性的策略：

1. 更新顺序策略：
   • 先更新数据库，再删除缓存：更新数据库成功后删除缓存，这样后续请求读取时会发现缓存不存在，从而从数据库读取最新数据并重新填充缓存。这种方式避免了先更新缓存后数据库更新失败的问题，但要确保删除缓存操作的可靠性。可以采用重试机制，若删除缓存失败，进行多次重试，或者将删除缓存失败的任务记录到消息队列，由专门的服务进行处理。
2. 缓存删除策略优化：
   • 使用缓存版本号：在数据库中增加一个版本号字段，每次数据更新时版本号递增。缓存中存储数据的同时也存储版本号。读取数据时，先检查缓存中的版本号与数据库中的版本号是否一致，不一致则从数据库读取最新数据并更新缓存。这样即使缓存删除失败，通过版本号也能保证数据一致性。
   • 精准删除缓存：采用合适的缓存键设计，确保在更新数据时能够精准地删除对应的缓存。例如，使用对象ID作为缓存键，避免误删其他无关数据的缓存。
3. 高并发场景处理策略：
   • 读写锁：在高并发读写场景下，对数据的读写操作加锁。读操作加读锁，写操作加写锁。写锁优先级高于读锁，当有写操作时，读操作等待写操作完成后再进行，从而避免读写并发导致的数据不一致。
   • 使用队列：将并发的写请求发送到消息队列，由消息队列按顺序处理写操作，确保数据库和缓存更新的顺序一致性。这样可以避免并发写操作造成的不一致问题。同时，对于读请求，可以在队列处理写操作完成后，强制更新缓存，保证读请求获取到最新数据。