《分布式缓存一致性问题与解决方案》

缓存是后端性能优化的关键手段，但在分布式架构中，缓存一致性问题是常见隐患。若处理不当，会出现脏读、数据过期、双写冲突等问题。

1. 一致性问题的来源

• 多节点缓存副本：不同节点缓存同一数据，更新时延迟不同。
• 数据库与缓存双写：写入数据库后未同步更新缓存。
• 并发更新：多个线程同时修改数据，覆盖最新值。

2. 常见策略

1. Cache Aside（旁路缓存）模式

   • 读：先读缓存，未命中则读数据库并回写缓存。
   • 写：先更新数据库，再删除缓存。
   • 适合读多写少的场景。
   • 缺点：存在短暂不一致。

2. Read/Write Through 模式

   • 应用通过缓存层间接操作数据库。
   • 一致性强，但依赖中间层实现。

3. Write Behind 模式

   • 写入先更新缓存，再异步写入数据库。
   • 高性能，但一致性弱。

3. 双写不一致的解决方案

• 写数据库成功 → 删除缓存（而非更新缓存）。
• 通过消息队列异步清除缓存，保证最终一致。
• 使用版本号或时间戳控制写入顺序。

4. 分布式锁控制更新

• Redis SETNX 或 Redisson 实现互斥更新。
• 避免多线程同时修改缓存。

5. 延迟双删策略

1. 删除缓存 → 更新数据库 → 延迟几百毫秒再删一次缓存。
2. 避免并发读取脏数据。

6. 实践建议

• 缓存失效时间随机化，防止雪崩。
• 尽量采用“删缓存”而非“更新缓存”。
• 重要数据场景引入一致性校验机制。

结论：缓存一致性无法完美解决，只能在一致性与性能间取平衡。掌握删除策略与延迟补偿，是工程可行解。