缓存一致性保障机制：基于版本控制与状态机的实现对比

在高并发场景下，缓存一致性保障是后端服务的重中之重。本文将对比两种主流实现方案：基于版本控制和基于状态机的缓存更新策略。

版本控制方案

该方案通过为缓存数据添加版本号来实现一致性。当数据变更时，版本号递增，客户端通过版本号判断是否需要刷新缓存。

class VersionCache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
        self.version = {}
    
    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            return self.cache[key], self.version[key]
        return None, 0
    
    def set(self, key, value, version):
        self.cache[key] = value
        self.version[key] = version
    
    def update(self, key, new_value):
        if key in self.version:
            current_version = self.version[key]
            self.version[key] = current_version + 1
            self.cache[key] = new_value

状态机方案

基于状态机的实现通过维护数据的生命周期状态，当状态变更时触发缓存更新。此方法更适合复杂业务场景。

type CacheState string
const (
    StateFresh CacheState = "fresh"
    StateStale CacheState = "stale"
)

type StateCache struct {
    data map[string]interface{}
    state map[string]CacheState
}

func (sc *StateCache) Update(key string, value interface{}) {
    sc.data[key] = value
    sc.state[key] = StateFresh
    // 启动定时器，将状态设为stale
    go func() {
        time.Sleep(30 * time.Second)
        sc.state[key] = StateStale
    }()
}

实践建议

在实际应用中，推荐结合使用两种方案：通过版本控制保证强一致性，状态机处理缓存过期和预热。关键在于根据业务场景选择合适的触发机制和更新策略。