【后端高阶面经：缓存篇】33、高并发服务如何保证缓存一致性？

无心水

已于 2025-05-26 15:10:49 修改

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分类专栏：后端高薪通关指南：高并发实战与大厂面试突击文章标签： java 缓存后端高阶面经后端工程师的高阶面经 Java面试 Redis缓存一致性高并发服务如何保证缓存一致性？

于 2025-05-25 09:30:00 首次发布

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一、缓存一致性问题的本质与核心挑战

（一）数据不一致的三大根源

分布式事务缺失
数据库与缓存的更新无法通过传统事务保证原子性，典型场景如：
- 更新数据库成功但缓存更新失败
- 缓存删除成功但数据库更新失败
  本质：分布式环境下CAP定理的必然妥协，强一致性与可用性不可兼得。
并发操作时序冲突
- 读写并发：读请求命中旧缓存，而写请求正在更新数据库（如电商库存扣减）。
- 写写并发：多个更新操作顺序错乱导致版本覆盖（如社交动态点赞计数）。
  案例：
```
请求A: 写DB(X=1) → 删缓存  
请求B: 写DB(X=2) → 删缓存  
可能执行顺序: A删缓存 → B删缓存 → A写DB → B写DB → 缓存回填X
```

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