面试题：缓存设计之强一致性与性能的权衡

Question

在实现强一致性缓存的过程中，不可避免地会对系统性能产生影响。假设你正在开发一个高并发的电商系统，需要在商品库存缓存中保证强一致性，你会如何在确保一致性的前提下，尽量减少对系统性能的影响？请详细阐述你的设计思路和可能用到的技术手段。

Answer 1

设计思路

1. 读写分离：
   • 读操作：首先尝试从缓存读取数据。如果缓存命中，直接返回数据，以快速响应读请求。这能充分利用缓存的高速特性，减轻数据库压力。
   • 写操作：写操作直接更新数据库，并在更新成功后，同步更新缓存。这样确保数据库作为数据的最终存储，保证数据一致性。同时在更新缓存时，使用一些优化策略，如批量更新缓存，减少缓存更新的频率。
2. 缓存失效策略优化：
   • 合理设置缓存过期时间：对于库存数据，根据业务特点设置较短的过期时间，确保数据不会长时间不一致。例如，可以根据商品的销售频率动态调整过期时间，销售频繁的商品过期时间短一些。
   • 主动失效：在库存发生变化时，不仅更新缓存，还可以设置一个标记，表示库存数据已更新，当其他读请求到达时，若发现标记，强制重新加载缓存数据，而不是等待过期时间。
3. 使用分布式缓存：
   • 集群部署：采用分布式缓存集群，如 Redis Cluster，通过多节点部署提高缓存的读写性能和可用性。不同节点可以分担不同的读写请求，提高整体吞吐量。
   • 数据分片：将商品库存数据按照一定规则（如商品 ID 的哈希值）分片存储在不同的缓存节点上，使得读写操作能够并行进行，避免单个节点的性能瓶颈。

技术手段

1. 使用事务：
   • 在数据库层面，对于涉及库存更新的操作，使用事务确保数据的一致性。例如，在扣减库存时，将库存更新操作和相关订单记录等操作放在一个事务中，保证要么全部成功，要么全部失败。
   • 可以利用数据库提供的锁机制（如行锁、表锁），在事务执行期间锁定相关数据，防止并发更新导致数据不一致。但要注意锁的粒度和持有时间，避免影响系统性能。
2. 消息队列：
   • 在库存更新操作后，发送消息到消息队列。消息队列起到异步解耦的作用，将缓存更新操作从主业务流程中分离出来。
   • 由专门的消费者从消息队列中获取消息并更新缓存，这样可以避免在高并发场景下，因缓存更新的耗时操作影响主业务流程的性能。同时，可以对消息进行批量处理，提高缓存更新效率。
3. 缓存预加载：
   • 在系统启动或者业务低峰期，预先加载热门商品的库存数据到缓存中。这样在高并发场景下，读请求能直接从缓存获取数据，减少数据库的查询压力，提高系统响应速度。
   • 可以通过定时任务或者事件驱动的方式，定期更新预加载的缓存数据，保证数据的一致性。