缓存同步可靠性测试：模拟网络异常场景下的数据一致性验证

在高并发场景下，缓存一致性问题往往成为系统稳定性的瓶颈。本文通过模拟网络异常场景，验证缓存同步的可靠性。

测试场景设计 我们构建了一个典型的双写缓存模型：当数据更新时，先更新数据库，再异步更新缓存。为了模拟网络抖动，我们引入了随机延迟和部分失败的网络请求。

可复现步骤

1. 启动测试环境，配置缓存同步延迟为500ms
2. 并发发起100个写请求，每个请求更新不同数据项
3. 在写入过程中模拟随机网络超时（10%概率）
4. 观察缓存与数据库数据一致性状态

核心代码实现

async def update_with_retry(key, value):
    try:
        # 更新数据库
        db.update(key, value)
        
        # 模拟网络延迟和异常
        await asyncio.sleep(0.5)
        if random.random() < 0.1:  # 10%概率模拟失败
            raise NetworkError("Network timeout")
        
        # 更新缓存
        cache.set(key, value)
        
    except NetworkError:
        # 重试机制
        await retry_update(key, value, max_retry=3)

测试结果分析 通过持续的压力测试，我们发现当网络异常率超过15%时，缓存一致性开始出现明显偏差。建议在生产环境中采用补偿机制和最终一致性策略来保证数据可靠性。