面试题 | 缓存数据不一致

数据一致性问题是分布式架构设计中经常需要考虑的问题，也是面试经常会被提问的一个问题。系统某个业务的数据，可能会同时存在在DB和缓存中，那就有可能会发生DB和缓存的数据一致的情况。如果缓存有多个副本，那么多个缓存副本里的数据也会出现不一致的情况。

业务场景

某商品平台，显示某阶段的商品销量排行榜，第一次加载时从DB中加载，并缓存到数据库中。当再次读取该排行榜时，直接从缓存中读取。

当商品排行变更时，其先会写入到DB中，更新后也更新到缓存中，但其实缓存可能发生更新失败。

原因分析

数据不一致大多数是跟缓存更新异常有关系。

更新DB后，写缓存失败，导致缓存中存的是老数据

多个缓存副本时，更新某个副本失败，也导致这个副本的缓存数据是老数据

解决方案

方案一：增加更新缓存重试机制

缓存更新失败后，可以进行重试，如果重试失败，则将失败的key写入队列服务，待缓存访问恢复后，将key从缓存中删除。这些key在再次被查询时，重新从DB中加载，从而保证数据一致性。

方案二：减小缓存时间

减小缓存时间，主要为了让缓存数据及早过期，然后再次访问时从DB中重新加载，确保数据的最终一致性。（该前提，建议场景是在非核心业务上或非高峰大请求读的场景下，避免高峰时大量请求时，缓存过期，导致缓存雪崩的场景）

以上，方案是更新DB时，再更新缓存，那如果先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致，因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。