分布式系统高可用性设计 - 缓存策略与数据同步机制

作者：量贩潮汐·WholesaleTide

2025-07-14
福建
本文字数：4350 字
阅读完需：约 14 分钟

在分布式系统中，缓存是提升性能的核心手段，而数据同步是保障缓存有效性的关键支撑。本文从缓存架构、更新策略、一致性保障及面试高频问题四个维度，系统解析高可用缓存设计的底层逻辑与工程实践。

一、缓存架构与核心分类

1.1 缓存的分层架构

1.2 核心缓存类型对比

二、缓存更新策略深度解析

2.1 核心更新策略对比

2.2 Cache-Aside 策略实战（读多写少场景）

@Service public class ProductService { 
   @Autowired    private ProductMapper productMapper; 
   @Autowired    private RedisTemplate<String, Product> redisTemplate; 
   // 读操作：缓存优先，未命中则回写    public Product getProduct(Long id) { 
       String key = "product:" + id; 
       // 1. 查缓存       Product product = redisTemplate.opsForValue().get(key); 
       if (product != null) {            return product;        } 
       // 2. 缓存未命中，查数据库        product = productMapper.selectById(id); 
       if (product != null) { 
           // 3. 回写缓存（设置过期时间避免缓存雪崩）            redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 30, TimeUnit.MINUTES); 
       } 
       return product;    } 
   // 写操作：更新数据库后删除缓存（而非更新）    @Transactional    public void updateProduct(Product product) { 
       // 1. 更新数据库        productMapper.updateById(product);        // 2. 删除缓存（避免更新缓存带来的一致性问题）        redisTemplate.delete("product:" + product.getId()); 
   } }

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关键优化：

延迟双删：解决读写并发导致的缓存脏数据（写操作后延迟 100ms 再次删除缓存）。
过期时间：所有缓存设置 TTL，避免缓存永久不一致。

三、缓存常见问题与解决方案

3.1 缓存穿透（查询不存在的数据）

问题本质：

恶意请求查询不存在的 key（如id=-1），导致每次都穿透到数据库，压垮 DB。

解决方案：

1、布隆过滤器：预加载所有有效 key 到布隆过滤器，不存在的 key 直接拦截。

@Bean public BloomFilter<Long> productIdBloomFilter() { 
   // 初始化：加载所有商品ID到布隆过滤器      List<Long> allProductIds = productMapper.selectAllIds();   
   BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), allProductIds.size(), 0.01); 

   allProductIds.forEach(filter::put); 
   return filter; 
} 
// 查询前过滤 public Product getProduct(Long id) { 
   if (!bloomFilter.mightContain(id)) { 
       return null; // 直接返回空，不查数据库 
   }    // 后续缓存+数据库查询流程 }

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2、缓存空值：对不存在的 key 缓存空值（如null），设置短期 TTL（如 5 分钟）。

3.2 缓存击穿（热点 key 失效）

问题本质：

高频访问的热点 key（如秒杀商品）突然过期，瞬间大量请求穿透到数据库。

解决方案：

1、互斥锁：缓存失效时，只有一个线程查询数据库，其他线程等待。

public Product getHotProduct(Long id) { 
   String key = "hot_product:" + id; 
   Product product = redisTemplate.opsForValue().get(key); 
   if (product == null) { 
       // 获取锁，只有一个线程能执行数据库查询        String lockKey = "lock:product:" + id;               Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 5, TimeUnit.SECONDS); 
       if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {            try {                // 再次检查缓存（防止锁等待期间已被其他线程更新）                product = redisTemplate.opsForValue().get(key);                if (product == null) {                    product = productMapper.selectById(id);                    redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 1, TimeUnit.HOURS); 
               }            } finally {                redisTemplate.delete(lockKey); // 释放锁 
           }        } else {            // 未获取锁，休眠后重试            Thread.sleep(100);            return getHotProduct(id);        }    }    return product; }

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2、热点 key 永不过期：

物理上不设置 TTL，通过后台定时任务更新缓存（如每 10 分钟更新一次）。

3.3 缓存雪崩（大量 key 同时失效）

问题本质：

大量缓存 key 在同一时间过期，或缓存集群宕机，导致请求全部涌向数据库。

解决方案：

1、过期时间随机化：避免集中过期（如基础 TTL + 随机 1-5 分钟）。

// 设置随机过期时间   int baseTTL = 3600; // 基础1小时 int random = new Random().nextInt(300); // 0-5分钟随机值   redisTemplate.opsForValue().set(key, value, baseTTL + random, TimeUnit.SECONDS);

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2、缓存集群高可用：

主从复制 + 哨兵模式（Redis Sentinel），自动故障转移。
集群分片（Redis Cluster），分散存储压力。

3、服务熔断降级：缓存失效时，通过 Sentinel 限制数据库请求流量，返回降级结果。

四、数据同步机制与一致性保障

4.1 分布式缓存一致性模型

4.2 数据同步策略

1. 基于消息队列的异步同步（最终一致性）

实现代码：

// 1. 数据库更新后发送事件   @Transactional   public void updateProduct(Product product) {   
   productMapper.updateById(product); 
   // 发送更新事件    kafkaTemplate.send("product-update-topic", new ProductUpdateEvent(product.getId())); 
} 
// 2. 消费事件更新缓存 @KafkaListener(topics = "product-update-topic")   public void handleProductUpdate(ProductUpdateEvent event) {   
   Long productId = event.getProductId(); 
   Product latest = productMapper.selectById(productId); 
   redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, latest, 30, TimeUnit.MINUTES); 
}

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2. 基于 Canal 的 Binlog 同步（准实时一致性）

核心原理：Canal 伪装成 MySQL 从库，订阅 Binlog 日志，解析后同步到缓存。
优势：不侵入业务代码，同步延迟低（通常 < 1 秒）。
适用场景：数据库变更频繁且无法修改业务代码的场景。

4.3 冲突解决机制（并发更新）

1. 版本号机制

// 缓存value包含版本号   public class CacheValue<T> {   
   private T data;   
   private Long version; // 版本号，与数据库一致   
} 
// 更新时校验版本号   @Transactional   public boolean updateProduct(Product product, Long expectedVersion) {   
   // 数据库更新时校验版本号      int rows = productMapper.updateWithVersion(product, expectedVersion); 
   if (rows > 0) {        // 版本号+1，更新缓存        redisTemplate.opsForValue().set(            "product:" + product.getId(),            new CacheValue<>(product, expectedVersion + 1), 30, TimeUnit.MINUTES );        return true;    }    return false; // 版本号不匹配，更新失败 }

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2. 时间戳机制

缓存与数据库均存储数据最后更新时间，更新时以数据库时间戳为准。

五、面试高频问题深度解析

5.1 基础概念类问题

Q：Cache-Aside、Write-Through、Write-Behind 三种策略的核心区别？

A：

Cache-Aside：业务代码直接操作数据库和缓存（先更 DB 再删缓存），灵活性高但需手动维护一致性，适合读多写少场景。
Write-Through：缓存作为数据库前置层，写操作先更新缓存，缓存同步更新 DB，一致性好但性能受 DB 拖累，适合写少且一致性要求高的场景。
Write-Behind：写操作只更新缓存，缓存异步批量更新 DB，性能极佳但可能丢失数据，适合写密集且可容忍短暂不一致的场景（如日志）。

Q：缓存穿透、击穿、雪崩的区别及解决方案？

A：

5.2 实战设计类问题

Q：如何设计一个支持高并发的商品详情缓存系统？

A：

1、多级缓存架构：

浏览器缓存（静态资源）→ CDN（商品图片）→ 应用本地缓存（JVM 缓存热门商品）→ Redis 集群（全量商品）。

2、更新策略：

采用 Cache-Aside 策略，商品更新时先更 DB，再删缓存（避免更新缓存的一致性问题）。
热点商品（如销量 Top100）设置永不过期，通过定时任务后台更新。

3、高可用保障：

Redis 集群（3 主 3 从 + 哨兵），自动故障转移。
降级策略：Redis 宕机时，直接返回静态缓存页（如 Nginx 本地缓存）。

Q：如何保证缓存与数据库的最终一致性？

A：

异步同步优先：
数据库更新后发送事件到 Kafka，缓存同步服务消费事件更新 Redis（容忍秒级延迟）。
定时校验补偿：定时任务对比缓存与数据库数据（如每小时一次），不一致则以 DB 为准更新缓存。
读写冲突处理：

读操作：若缓存版本低于 DB 版本，强制刷新缓存。
写操作：使用乐观锁（版本号）避免覆盖更新。

5.3 深度原理类问题

Q：为什么 Cache-Aside 策略中写操作是删除缓存而非更新缓存？

A：

避免并发更新冲突：若两个线程同时更新同一条数据，可能出现 “覆盖更新”（线程 1 更新缓存后，线程 2 的旧值覆盖新值）。
减少不必要的写操作：很多更新后的数据可能不会被立即读取，直接删除缓存可避免无效的缓存更新开销。
简化业务逻辑：复杂对象的缓存更新需序列化，而删除操作更简单，且下次读取时自动加载最新数据。

Q：基于 Binlog 的缓存同步相比消息队列有什么优势？

A：

可靠性更高：Binlog 是数据库原生日志，不会因业务代码异常丢失更新事件。
侵入性更低：无需在业务代码中嵌入消息发送逻辑，适合存量系统改造。
一致性更强：可精确解析数据变更前后的值，支持复杂的缓存更新逻辑（如部分字段更新）。

总结：缓存设计的核心原则

核心权衡策略

性能与一致性：非核心业务优先保证性能（最终一致性），核心业务（如支付）通过分布式事务保证强一致性。
成本与可用性：多级缓存降低源站压力，但需平衡 CDN/Redis 的成本；缓存集群高可用需付出资源冗余代价（如主从复制）。

面试应答策略

场景驱动设计：面对 “如何设计 XX 缓存系统” 时，先明确业务场景（读多写少 / 写密集）、一致性要求（强一致 / 最终一致），再选择缓存类型与更新策略。
问题预判：主动分析潜在风险（如 “采用本地缓存可能导致集群数据不一致，解决方案是定期同步 + 版本校验”）。
数据支撑：结合性能指标（如 “Redis 单机 QPS 可达 10 万，足以支撑商品详情的读请求”）增强说服力。

通过掌握缓存策略与数据同步的底层逻辑，既能在面试中清晰解析高并发场景下的缓存设计，也能在实际项目中平衡性能与一致性，体现高级程序员对分布式系统的全局把控能力。

文章转载自：晴空月明
原文链接：https://www.cnblogs.com/dayue-bc/p/18981233
体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=001YH

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一、缓存架构与核心分类

1.1 缓存的分层架构

1.2 核心缓存类型对比

二、缓存更新策略深度解析

2.1 核心更新策略对比

2.2 Cache-Aside 策略实战（读多写少场景）

关键优化：

三、缓存常见问题与解决方案

3.1 缓存穿透（查询不存在的数据）

问题本质：

解决方案：

3.2 缓存击穿（热点 key 失效）

问题本质：

解决方案：

3.3 缓存雪崩（大量 key 同时失效）

问题本质：

解决方案：

四、数据同步机制与一致性保障

4.1 分布式缓存一致性模型

4.2 数据同步策略

1. 基于消息队列的异步同步（最终一致性）

2. 基于 Canal 的 Binlog 同步（准实时一致性）

4.3 冲突解决机制（并发更新）

1. 版本号机制

2. 时间戳机制

五、面试高频问题深度解析

5.1 基础概念类问题

5.2 实战设计类问题

5.3 深度原理类问题

总结：缓存设计的核心原则

核心权衡策略

面试应答策略

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