面试题：缓存设计之分布式缓存一致性基础问题

Question

在分布式系统中，简述缓存一致性问题产生的原因有哪些，并说明常用的缓存更新策略及其优缺点。

Answer 1

缓存一致性问题产生的原因

1. 数据更新操作：在分布式环境下，多个节点可能同时对数据进行更新操作。如果缓存更新不及时，就会导致缓存中的数据与数据库中的数据不一致。例如，一个写操作先更新了数据库，但由于网络延迟等原因，缓存的更新操作还未完成，此时其他读请求从缓存中获取到的就是旧数据。
2. 缓存过期策略：采用过期策略来更新缓存数据时，如果设置的过期时间不合理，可能会导致在过期时间内数据已经在数据库中被修改，而缓存中依然是旧数据，从而产生一致性问题。比如，某些数据修改频率很高，但过期时间设置过长。
3. 分布式架构复杂性：分布式系统中存在多个服务器节点，不同节点上的缓存之间可能无法实时同步。当一个节点更新了数据并相应更新了本地缓存，但其他节点的缓存并未同步更新，就会出现数据不一致的情况。

常用的缓存更新策略及其优缺点

1. Cache-Aside（旁路缓存）策略
   • 策略描述：应用程序先从缓存读取数据，若缓存中不存在，则从数据库读取数据并更新到缓存中。写操作时，先更新数据库，然后删除缓存。
   • 优点：实现简单，应用程序对缓存和数据库的控制比较清晰。读操作性能较高，因为大部分读请求可以直接从缓存获取数据。
   • 缺点：写操作可能导致短暂的数据不一致，因为删除缓存和更新数据库不是原子操作。如果删除缓存成功，但更新数据库失败，可能会造成数据丢失，后续读操作从缓存中读不到数据会从数据库读取旧数据。同时，频繁的写操作可能导致缓存命中率下降，因为每次写操作都会删除缓存。
2. Write-Through（写透）策略
   • 策略描述：当有数据更新时，先更新缓存，再将数据同步更新到数据库，确保缓存和数据库的数据始终保持一致。
   • 优点：数据一致性强，能保证缓存和数据库数据实时同步。读操作性能高，因为缓存中始终是最新数据。
   • 缺点：写操作性能较低，因为每次写操作都需要同时更新缓存和数据库，增加了系统的I/O开销。如果缓存或数据库出现故障，可能会导致整个写操作失败，影响系统的可用性。
3. Write-Behind（写后）策略
   • 策略描述：应用程序进行写操作时，只更新缓存，将数据库的更新操作异步化，通过批量处理等方式延迟更新数据库。
   • 优点：写操作性能高，因为不需要等待数据库更新完成，适用于写操作频繁的场景。可以批量处理数据库更新，减少数据库I/O次数，提高数据库性能。
   • 缺点：数据一致性较差，因为数据库更新存在延迟，在延迟期间缓存和数据库数据不一致。如果系统出现故障，可能会导致缓存中的数据丢失，无法同步到数据库。