缓存更新可靠性测试：不同失败场景下的恢复能力评估

最近在做缓存更新可靠性测试时，踩了一个大坑。项目中采用的是Cache-Aside模式，写操作先更新DB再删除缓存，看似完美，但在高并发场景下出现了数据不一致问题。

问题复现步骤：

1. 同时发起100个写请求，每个请求都先更新DB再删除缓存
2. 在删除缓存后、重新加载缓存前的短暂窗口期，读请求会命中旧缓存
3. 某些请求在删除缓存后因网络抖动超时，但DB更新已成功
4. 最终导致DB数据新，但缓存中仍是旧数据

核心问题： 传统双写机制在失败恢复时缺乏原子性。当DB更新成功而缓存删除失败时，系统处于不一致状态。

解决方案尝试：

• 引入分布式锁控制并发更新，但增加了延迟
• 使用消息队列异步清理缓存，但引入了最终一致性
• 最终采用Redis的TTL机制+重试策略，在缓存失效前完成双写

代码示例（伪代码）：

if (db.update(data)) {
    // 延迟删除缓存或使用消息队列
    asyncCacheDelete(key);
    // 或者设置较短的TTL，让其自然过期
    redis.setex(key, ttl, value);
}

这个坑踩得真够惨的，建议大家在生产环境一定要做这种失败场景测试。