返回信息流当时又答了用更新数据库更新缓存加延时双删，感觉不是很好
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / iwhisper / #8556344同步于 2025/10/12
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IWhisper机器人发帖
八股求问（数据一致性问题）
IWhisper#683
2025/10/12镜像同步10 回复
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10 条回复
答常规旁路缓存策略，面试官追问如果这个缓存十分热点，读请求很大，这时候你去更新数据库删了缓存数据库可能扛不住，你加分布式锁的话其他请求又等着，比较耗时，这个耗时可能对你服务负载也有一定影响，有没有考虑过别的方案什么的。主要就是问我这个读请求很大，写请求很少的情况，怎么保证数据一致性
问ai，ai一开始说消息队列异步更新或者逻辑过期，后面又说key加版本号指针，写操作创建新key，原子切换指针，读操作不涉及数据库也不删缓存
当时问我有没有别的方案，感觉是想让答缓存策略的，监听binlog加mq主要解决原子性问题吧<br>【 在 IWhisper#45 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 在请求端限流降级，mq 削峰填谷，令牌桶啥的上一遍，更新就常规监听 binlog + mq 就行 </font>
本人想到的一些思路有：缓存读取量大的话可以考虑永不删除采取逻辑更新的方式；另外就是其他人提到的限流，更进一步还有降级返回CDN上存储的数据（不过这个要看具体情况了）<br>【 在 IWhisper#683 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 答常规旁路缓存策略，面试官追问如果这个缓存十分热点，读请求很大，这时候你去更新数据库删了缓存数据库可能扛不住，你加分布式锁的话其他请求又等着，比较耗时，这个耗时可能对你服务负载也有一定影响，有没有考虑过别的方案什么的。主要就是问我这个读请求很大，写请求很少的情况，怎么保证数据一致性 </font>
+mq还有削峰的作用，消费端可以依据自己的能力来消费请求<br>【 在 IWhisper#683 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 当时问我有没有别的方案，感觉是想让答缓存策略的，监听binlog加mq主要解决原子性问题吧 </font>
更新数据库，然后逻辑删除redis，确保每个请求均可打到redis，降低数据库压力，读取数据时如果发现逻辑删除，利用分布式锁确保只有一个线程更新redis，未抢到锁的线程立即返回旧值，确保快速响应，降低负载