面试题答案
一键面试对数据一致性的影响
- 数据短期内不一致：基本可用原则允许系统在出现故障时，部分功能或性能上进行妥协，如响应时间延长、部分服务降级等。这意味着在故障期间，不同节点的数据同步可能延迟，导致数据在短期内处于不一致状态。例如，在电商大促时，为保证系统基本可用，商品库存的更新可能不会实时同步到所有节点，部分用户看到的库存数据可能不准确。
- 可能丢失最新更新：为维持基本可用，系统可能优先保障核心服务，而对数据一致性的保障相对弱化。在网络分区等情况下，可能会优先处理本地数据，导致某些最新的全局更新数据丢失或未能及时应用，进而破坏数据一致性。
应对策略
- 最终一致性模型：
- 异步更新：采用消息队列等机制，将数据更新操作异步化处理。比如，订单支付成功后，通过消息队列异步通知库存系统更新库存，虽然库存更新不是实时的，但最终会达到一致状态。
- 版本控制：为数据添加版本号，每次更新版本号递增。读取数据时，根据版本号判断数据是否为最新版本，若不是则可选择重试获取最新数据。
- 补偿机制：
- 重试机制：对于因网络等原因导致的数据更新失败操作，设定一定次数的重试。如数据库写入失败，可在短暂延迟后重试，直至成功或达到最大重试次数。
- 人工干预：对于一些关键且重试无法解决的数据不一致问题，提供人工介入的接口，由运维或业务人员手动修复数据。
- 数据冗余与副本同步：
- 多副本存储：在不同节点存储数据副本，通过副本间的数据同步来保证一致性。如分布式文件系统中，数据会在多个节点保存副本，当某个副本数据更新后，通过同步机制将更新传播到其他副本。
- 同步策略优化：采用合适的同步算法，如拜占庭容错算法，确保在存在故障节点或恶意节点的情况下，副本数据仍能保持一致。
- 缓存策略：
- 读写分离：读操作优先从缓存获取数据，写操作更新数据库后，同时更新缓存或设置缓存失效时间。例如，在Web应用中，用户信息先从缓存读取，当用户信息修改后，更新数据库并使缓存中该用户信息失效，下次读取时从数据库重新加载并更新缓存。
- 缓存预热：在系统启动或业务高峰前，提前将热点数据加载到缓存中，减少因数据一致性问题导致的缓存穿透等情况，提高系统整体性能和稳定性。