设计高并发电商场景下的分布式NoSQL缓存一致性方案

题目

设计高并发电商场景下的分布式NoSQL缓存一致性方案

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐⭐

考点

分布式缓存策略,数据一致性模型,高并发优化,缓存失效处理,NoSQL数据库特性

快速回答

在高并发电商场景下实现NoSQL缓存一致性的核心方案：

• 采用Cache-Aside模式：应用层主动管理缓存读写
• 双删策略+延迟队列：解决数据库与缓存更新时序问题
• 热点数据特殊处理：本地缓存+Redis分片+限流机制
• 最终一致性保障：通过版本号或时间戳实现数据校验
• 防击穿方案：互斥锁(Mutex Lock)与逻辑过期时间

1. 问题场景分析

在电商秒杀场景中，商品库存查询QPS可达10万+，要求：
• 99.9%请求在10ms内响应
• 库存数据误差 < 0.1%
• 系统可承受节点故障

2. 核心架构设计

三级缓存架构：

用户请求 → Nginx本地缓存 → Redis Cluster → MongoDB分片集群

数据流向：

3. 一致性保障方案

3.1 双删策略实现

# 更新数据库时
def update_product_stock(product_id, new_stock):
    # 第一次删除缓存
    redis.delete(f"product:{product_id}")

    # 更新数据库（MongoDB）
    db.products.update_one(
        {"_id": product_id},
        {"$set": {"stock": new_stock}}
    )

    # 发送延迟删除消息（500ms后执行）
    delay_queue.push({
        "type": "cache_delete",
        "key": f"product:{product_id}",
        "delay": 500  # 毫秒
    })

3.2 读操作处理

public Product getProduct(String productId) {
    // 尝试从缓存读取
    Product product = redis.get(productId);
    if (product != null) {
        return product;
    }

    // 获取分布式锁
    Lock lock = redisson.getLock("lock:" + productId);
    try {
        lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS); // 获取5秒锁

        // 双重检查
        product = redis.get(productId);
        if (product == null) {
            // 从数据库读取
            product = mongoCollection.find(eq("_id", productId));

            // 设置缓存（带逻辑过期时间）
            redis.setex(productId, 30, 
                new CacheItem(product, System.currentTimeMillis() + 30000));
        }
        return product;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

4. 关键问题解决方案

5. 最佳实践

• 读写比例优化：读多写少场景采用Read-Through模式
• 热点数据处理：

  // 本地缓存+Redis二级缓存
  LocalCache.computeIfAbsent(productId, id -> {
      return redis.get(id) || fetchFromDB(id);
  });

• 监控指标：
  • 缓存命中率 > 95%
  • 缓存延迟 P99 < 15ms
  • DB请求量下降10倍

6. 常见错误

• 错误1：先更新DB再删缓存 → 导致脏读
  修复：采用双删策略
• 错误2：无限重试导致雪崩 → 添加指数退避
• 错误3：单点锁 → 使用Redisson分布式锁

7. 扩展知识

• 一致性模型对比：
  • 强一致性：Paxos/Raft协议（性能损失）
  • 最终一致性：适合电商场景（本方案）
• 新兴方案：
  • CDC（Change Data Capture）监听数据库日志
  • Redis 6.0 RESP3协议优化
  • MongoDB Change Streams实时通知