后端面试：如何保持数据库与缓存一致？

题干与适用场景

PostgreSQL 是商品数据的事实源，Redis 保存按 product_id 查询的商品展示快照。系统每秒约有 2 万次读取、500 次写入，活跃商品约 2000 个。名称、图片和展示文案最多允许陈旧 5 秒；库存扣减、价格结算、权限和余额等决定业务正确性的字段不在这份缓存契约内。

请设计 cache-aside 的读取、更新和失效流程，并覆盖以下情况：

• 数据库提交后，进程在删除缓存前崩溃；
• 读请求先读到旧数据库版本，却在写请求失效缓存之后才完成回填；
• 回填从异步副本读到落后数据；
• 失效事件重复、乱序或积压；
• Redis 短暂不可用；
• 产品要求把“最多陈旧 5 秒”写成可以监控和测试的契约。

题设中的吞吐、活跃键数量和 5 秒预算都是面试假设，不是通用配置。当前公开的 2026 后端与高级缓存面试资料都把 cache-aside、写后失效和缓存一致性列为明确考察内容。本题的核心是数据库提交后的后端读写协议与失败语义，因此归为 backend。它与“热点键过期时如何防止缓存击穿”不同：缓存击穿控制并发回源，本题要证明写入后旧值何时、为什么以及最多还能存在多久。

面试官考察点

第一，看候选人能否先定义一致性目标。“数据库和缓存永远一致”没有说明允许什么读结果。强回答会把展示数据的 5 秒有限陈旧、同一用户的读己之写，以及库存和权限的权威读取分开；三种契约需要不同方案。

第二，看是否说清写入顺序。cache-aside 的常用写路径是先提交数据库，再删除缓存。先删缓存再更新数据库会留下一个明确竞态：读请求在两步之间 miss，读出旧数据库值并重新写入缓存。数据库先提交也不是原子双写；提交与删除之间仍有短窗口，删除失败还可能让旧值一直留到 TTL。

第三，看能否画出“旧读晚回填”时间线。读请求可能在数据库更新前读到版本 41，写请求随后提交版本 42 并删除缓存，最后旧读才把版本 41 写回。只在缓存值里加版本号不一定能挡住它：删除后缓存为空，普通的“仅当不小于当前缓存版本才写入”会接受版本 41。需要能在删除后继续存在的版本栅栏、被更新失效的回填租约，或回填前重新验证源版本。

第四，看是否把可靠失效和有限时限区分开。事务型 outbox 或数据库变更捕获能避免“数据库已提交但失效消息未记录”的双写缺口；至少一次消费配合幂等删除能承受重复。然而重试只保证最终会处理，不能自动证明 5 秒内完成。有限陈旧还需要硬 TTL、事件延迟门禁，或在失效链路超预算时绕过缓存。

第五，看是否处理事实源、数据库副本和运维验证。数据库提交成功才产生新事实；从落后副本回填可能在正确失效后再次放回旧值。优秀答案会限定回填数据源，监控事件与缓存版本，并用可控并发时间线和故障注入验证方案，而不是只看命中率。

回答前需要澄清的问题

• 一致性契约是什么？ 若允许最多 5 秒陈旧，可以采用异步失效加硬时限；若要求读己之写，写入者后续请求需要短时绕过缓存或携带最低版本；若任何旧读都不可接受，应直接读取权威存储或使用具备相应一致性契约的存储路径。
• 哪些字段会决定不可逆业务动作？ 展示名称和图片可以陈旧，库存校验、优惠资格、权限、余额与支付金额不能把缓存快照当作授权依据。字段混在同一对象时，应拆分读取契约或在关键动作中重新读取事实源。
• 5 秒从什么时候开始计算？ 本题从数据库事务提交时间计算。若从缓存写入时间计算，副本本来已经落后 4 秒，再缓存 5 秒会让真实数据年龄接近 9 秒。
• 所有写入口都受同一服务控制吗？ 若批处理、后台工具和其他服务也能写数据库，只在 API 写路径调用 DEL 会漏失效。应把失效记录放进同一数据库事务，或从数据库日志捕获所有受支持的变更。
• 读 miss 从主库还是副本回填？ 需要知道副本延迟上界和是否支持会话级读己之写。无法证明副本在预算内时，失效后的首次回填应读主库，或要求结果版本达到调用方的最低版本。
• 数据库能承受多少回填？ 5 秒 TTL 下，若 2000 个活跃键均匀过期且都有人读取，平均约有 2000 ÷ 5 = 400 次回填每秒；实际还受访问分布、抖动和请求合并影响。数据库预算不足时，不能靠缩短 TTL 假装满足一致性。
• Redis 不可用时优先可用性还是新鲜度？ 展示数据可以在明确旧值上界内降级；权威字段必须回源并受限流保护。若数据库容量不足以接住全部 miss，就需要限流、舱壁和明确失败，而不是无界回源。

30 秒回答框架

“我先按数据类型定义契约：商品展示数据允许从数据库提交起最多旧 5 秒，库存和权限始终查权威路径。读请求先查 Redis，miss 时合并同键并发，再从满足新鲜度要求的数据源读取带版本的记录并条件回填。写请求在 PostgreSQL 事务内更新业务行，同时写一条带行版本的 outbox；提交成功后先尝试删除缓存，outbox 或 CDC 再做可重试的失效修复。

我会先提交数据库再删缓存。为防止旧读在删除后晚回填，miss 时取得回填代次，失效时推进版本栅栏并删除值，回填只有在代次未变且源版本不低于栅栏时才成功。5 秒不是靠‘最终重试’证明的：缓存有不超过预算的硬 TTL，失效延迟接近预算时读取绕过缓存。副本延迟无法满足预算时，失效后的回填读主库。最后用提交后崩溃、旧读晚到、事件重复乱序和副本落后的故障注入，断言旧值年龄、版本单调性和数据库负载。”

分步骤深入解答

第一步：把一致性写成读结果契约

先按业务后果分三条路径：

| 路径 | 允许的结果 | 推荐读取方式 | | --- | --- | --- | | 商品展示 | 从数据库提交起最多陈旧 5 秒 | Redis cache-aside，硬 TTL 与失效延迟门禁 | | 写入者随后读取 | 至少看到自己刚提交的版本 | 携带 min_version，缓存不足时读主库 | | 库存、权限、余额、结算 | 业务决定必须基于当前权威状态 | 绕过展示缓存，在事务或权威服务中校验 |

这一步决定后续设计。缓存适合加速可重建副本，不能让库存扣减依赖一个可能丢失、延迟或被淘汰的值。即使缓存命中率为 99.9%，也没有改变剩余 0.1% 是否会造成超卖或越权。

缓存条目至少保存源版本和生成时间。下面是伪结构，不是特定语言的可执行类型：

ProductCacheEntry {
  value
  source_version
  source_committed_at
  cached_at
}

sourcecommittedat 用于计算真实陈旧年龄；cached_at 只反映缓存何时写入。源版本可以是每行单调递增版本、提交序号，或能比较新旧的领域版本。墙上时钟时间戳若可能相同或漂移，不适合单独承担顺序证明。

第二步：建立基础 cache-aside 读写路径

读取流程先取缓存，命中且未违反调用方的最低版本与陈旧预算就返回。miss 时对同一 product_id 合并并发回填，避免 2 万次读取同时打到数据库。回填读取带版本的数据，再尝试写 Redis。下面是流程伪代码：

read(product_id, min_version = none):
  entry = cache.get(product_id)
  if entry satisfies age_budget and min_version:
    return entry.value

  return singleflight(product_id):
    recheck cache
    row = read_authoritative_version(product_id)
    conditional_fill(product_id, row)
    return row.value

写入流程把业务行和 outbox 放进同一 PostgreSQL 事务。COMMIT 成功后，业务变更才对其他事务可见并持久化。应用随后执行一次快速失效；独立 relay 或 CDC 消费者处理持久失效事件，负责重试和修复。写路径伪代码如下：

transaction:
  row = update product and increment source_version
  insert outbox(product_id, source_version, committed_at)
commit

best_effort_invalidate(product_id, source_version)
return committed source_version

直接失效缩短通常窗口，outbox 封闭进程在提交后崩溃造成的消息丢失。二者处理同一事件时，删除必须幂等；同一版本重复到达不会产生新的业务副作用。

第三步：逐条分析三个竞态窗口

窗口一：数据库提交与缓存删除之间。

W: COMMIT version 42
R: read cached version 41
W: DEL cache key

读请求短暂看到版本 41，符合有限陈旧时可以接受。若完全不能接受，写入响应前等待缓存操作成功仍不能解决所有网络不确定性；更直接的契约是关键读取走事实源，或让调用方携带 min_version=42。

窗口二：数据库已提交，但失效未执行。

W: COMMIT version 42 plus outbox record
W: process crashes before DEL
R: cache still contains version 41
relay: retries invalidation for version 42

只写 COMMIT 后的内存任务会丢失。事务型 outbox 让业务变更与“必须失效”的意图一起提交；relay 可重复投递，消费者按键删除并记录已处理版本。若 relay 停滞，硬 TTL 或读取门禁负责守住 5 秒上界。

窗口三：旧读在失效后晚回填。

R: cache miss; captures generation 7
R: reads database version 41
W: commits version 42
W: advances generation to 8 and deletes cache value
R: tries to fill version 41 with generation 7; rejected

这是最容易漏掉的竞态。若只删除值，缓存为空时 version 41 >= no version 会成立，旧值仍会复活。解决方法之一是把值与栅栏分开：失效推进一个短期保留的 generation 或最低源版本，回填通过 Redis 脚本原子检查“回填代次仍等于 miss 时代次，且源版本不低于最低版本”，再写入值。在 Redis Cluster 中，值键与栅栏键必须设计到同一 hash slot，脚本才能原子访问两者。另一种实现是缓存服务发放 miss lease，数据库写入会使 lease 失效。也可以在回填前重新读主库版本，但多一次数据库读取且仍需定义检查与写入之间的原子边界。

版本栅栏需要有限保留时间，至少覆盖最大回填执行时间、重试和网络暂停；清理过早会重新打开晚回填窗口。它只保护缓存写入顺序，不替代数据库并发控制，也不告诉普通读者数据库是否已经出现了尚未传播的新版本。

第四步：让失效事件可恢复，但不夸大保证

outbox 行与业务更新同事务写入，relay 读取后把失效事件送到持久通道。消费者对每个 product_id 维护已观察的最高版本，处理规则可以是：

1. 版本低于已观察最高值的乱序旧事件，只做幂等确认；
2. 新版本推进最低版本栅栏并删除缓存值；
3. 缓存命令失败时重试，超过限制进入可见的隔离队列；
4. 定期对账数据库最新版本、outbox 进度和缓存样本版本。

至少一次消费适合删除，因为重复 DEL 没有额外业务含义。不要宣称“重试等于恰好一次”；消费者可能在 Redis 已删除后、确认消息前崩溃，随后再次删除。设计目标是可安全重复和可查缺口。

还要监控从数据库提交到失效成功的延迟，而不只监控消息队列年龄。必要指标包括 invalidationlagseconds、失效失败与重试数、隔离队列最老年龄、缓存源版本落后量、超预算缓存绕过数、数据库回填 QPS，以及同键 singleflight 共享数。

第五步：用 TTL 和门禁证明 5 秒上界

可靠事件最终会到达，但“最终”没有时间单位。若产品承诺从提交起最多陈旧 5 秒，至少要有一条独立的有限时限防线：

• 缓存物理 TTL 不超过 5 秒减去时钟、调度和检测余量，并从权威版本的提交时间计算陈旧度；
• 或者失效链路延迟接近预算时，全局或按分区停止信任缓存，改读满足新鲜度要求的数据源；
• 若两者都做不到，就只能把契约改为最终一致，不能继续承诺 5 秒。

TTL 是上界后盾，不是主要失效机制。给过期时间加抖动，避免 2000 个键同一时刻过期；对同键 miss 做请求合并。若所有 2000 个活跃键在 5 秒窗口内至少被读一次，均匀情况下平均约 400 次回填每秒。这个估算不是容量保证：热点分布、批量过期、Redis 故障和慢查询都可能产生峰值，必须用数据库安全 QPS 与并发舱壁验证。

如果 5 秒 TTL 让数据库无法承受，选择只有三个：增加可安全承载的回填能力、减少需要该契约的活跃数据，或放宽陈旧预算。把 TTL 偷偷调长会直接违反题意。

第六步：处理副本延迟与读己之写

正确删除缓存后，从落后副本回填仍可能复活旧版本。对有 5 秒硬契约的 miss，可以采用以下顺序：

1. 失效后的首次回填读主库；
2. 只有当副本公开可观测的 replay position 已达到所需提交位置，才允许从副本读取；
3. 写入响应返回 sourceversion，调用方随后携带 minversion；缓存或副本达不到时路由主库；
4. 副本延迟或失效延迟超预算时，打开新鲜度断路器，停止返回不合格缓存值。

把 TTL 设置为 5 秒却从可能落后 4 秒的副本回填，不能证明数据只旧 5 秒。陈旧年龄必须从事实源提交开始计算，读副本、事件通道和缓存三段延迟都要计入。

第七步：比较替代方案

同步更新缓存。 数据库成功后立即写入缓存，可能改善读己之写，但两个独立系统仍有部分失败：数据库已提交而缓存更新失败，或两个并发写按不同顺序到达缓存。它需要源版本条件写和失败修复，不能因命名为 write-through 就视为原子事务。

先删缓存再写数据库。 实现简单，却允许读者在数据库提交前回填旧值；“睡眠后再删一次”可以降低特定时序概率，但固定延迟无法覆盖无上界的副本延迟、进程暂停和网络故障，进程也可能在第二次删除前崩溃。它可以是辅助措施，不能单独证明有限陈旧。

只依赖短 TTL。 在写入很少、陈旧预算宽且数据库能承受回填时足够简单。代价是每次写入后仍可能在整个 TTL 内读旧值，且大量键同时过期会放大数据库负载。

所有读都查数据库。 对低吞吐或强正确性数据，这往往是最清楚的方案。缓存不是架构必选项；当一致性协调成本高于节省的数据库读取时，删除缓存更合理。

第八步：验证不变量和故障路径

不要只做“更新后刷新页面”的手工测试。用 barrier 控制并发顺序，复现旧读晚回填：读请求在拿到版本 41 后暂停；写请求提交版本 42、推进栅栏并删除；再放行旧读，断言条件回填失败。然后覆盖：

• 在 PostgreSQL 提交成功后立即终止写进程，确认 outbox 最终触发失效；
• 让同一失效事件重复并乱序到达，确认最高版本不回退；
• 让 Redis 删除命令失败，确认重试、隔离与 TTL 后盾生效；
• 人为暂停副本回放，确认回填改读主库或拒绝不合格结果；
• 让失效消费延迟超过门槛，确认缓存读取被门禁绕过；
• 让 2000 个键同时接近过期，确认抖动、singleflight 与数据库舱壁控制峰值；
• 让 Redis 整体不可用，确认展示流量按预算降级，权威读取仍按业务规则执行。

核心不变量包括：缓存返回版本不得低于调用方 min_version；失效后旧代次不能写回；权威业务动作不从展示缓存授权；缓存陈旧年龄不超过 5 秒；数据库回填不超过已测安全并发和 QPS。

高质量示范回答

“我不会先承诺数据库和 Redis 每一瞬间相同，而会把读契约分开。商品名称和图片允许从 PostgreSQL 提交起最多旧 5 秒；库存扣减、权限、余额和结算继续在权威存储中判断。写入者需要读己之写时，写接口返回源版本，后续读携带最低版本，缓存达不到就读主库。

基础模式是 cache-aside。读命中且满足年龄与最低版本就返回；miss 对 product_id 做 singleflight，再读取带单调版本的记录并条件回填。写入在同一 PostgreSQL 事务里更新商品、递增版本并写 outbox。提交后应用先尝试删 Redis；relay 或 CDC 依据持久事件重试失效，所以进程在提交后崩溃也不会永久丢失失效意图。

写顺序是先数据库、后删缓存。先删会让读请求在数据库提交前把旧值放回。即便顺序正确，仍有晚回填：读者先拿到版本 41，写者提交 42 并删除，旧读最后才 set 41。缓存值带版本还不够，因为删除后没有 42 可比较。我会让 miss 取得 generation，失效时推进 generation 和最低版本，再删除值；回填用原子脚本验证 generation 没变且源版本不低于栅栏，否则拒绝。副本无法证明已追到所需提交位置时，失效后的回填读主库。

outbox 只能证明可恢复的最终失效，不能单独证明 5 秒。我会设置不超过预算并留出余量的硬 TTL，监控提交到失效成功的延迟；延迟接近预算时绕过缓存。2000 个活跃键在 5 秒内都被访问，均匀回填约 400 次每秒，所以还要做 TTL 抖动、同键请求合并和数据库并发舱壁。

验证时我会精确控制线程顺序，注入提交后崩溃、旧读晚到、重复乱序事件、Redis 删除失败和副本落后。验收不是只看命中率，而是断言旧代次无法回填、源版本不回退、陈旧年龄不超过 5 秒、权威动作绕过展示缓存，而且数据库负载保持在已测预算内。”

常见错误

• 声称“数据库与缓存强一致” → 没有定义读结果、失败时限和两个系统的事务边界 → 按有限陈旧、读己之写和权威读取分别给出契约。
• 先删缓存再更新数据库 → 两步之间的 miss 会读旧数据库并重新缓存 → 先提交数据库，再失效缓存，并补可靠修复。
• 数据库提交后只发一条内存消息 → 进程在发送前崩溃会永久漏掉失效 → 同事务写 outbox，或从数据库日志捕获变更。
• 认为 DEL 后一切安全 → 早先开始的旧读可能在删除之后才完成 set → 用回填租约或删除后仍存在的版本栅栏拒绝晚到旧值。
• 只给缓存值加版本号 → 缓存为空时没有较新版本可比较，旧版本可能被接受 → 把最低版本或 generation 保存在独立栅栏中，并原子检查回填。
• 把重复消费当错误 → 消费者确认前崩溃会自然产生重复 → 让删除和最高版本推进幂等，按至少一次语义设计。
• 用 outbox 就承诺 5 秒 → 可重试只保证最终处理，没有有限时延 → 增加硬 TTL 或超预算绕过门禁，并监控提交到失效的端到端延迟。
• 从任意只读副本回填 → 副本落后会在正确失效后重新缓存旧数据 → 检查 replay position、读主库，或要求达到最低源版本。
• 所有字段共用一份缓存快照 → 展示数据的陈旧容忍会泄漏到库存、权限和结算 → 拆分数据契约，在不可逆动作中重新读取权威状态。
• Redis 故障就让全部流量回源 → 2 万次读取可能压垮数据库 → 用舱壁、限流、明确降级和受控恢复保护事实源。
• 固定睡眠后双删 → 睡眠无法覆盖无上界延迟，第二次删除也可能丢失 → 把它视为概率优化，保留持久失效、栅栏和有限时限后盾。

追问及应对

追问一：如果商品价格也要求读己之写怎么办？

写接口返回提交后的 sourceversion。同一会话随后读取时携带 minversion；缓存版本不足就读主库，成功后只条件写入新版本。若只是向写入者展示结果，也可以直接返回刚提交的记录并短时绕过缓存。结算时仍应在权威事务中重新确认价格，不能把读己之写等同于支付授权。

追问二：版本栅栏为什么不能只放在缓存值里？

失效会删除缓存值，随后普通比较看不到版本 42。一个更早读到版本 41 的请求此时可能把 41 当作空键的新值写入。独立栅栏或 miss lease 在值删除后继续保存“版本 42 已发生”或“原回填资格已失效”，才能拒绝晚到 set。

追问三：事务型 outbox 会不会重复发送？

会。relay 可能在下游接受事件后、标记 outbox 完成前崩溃。消费者按 product_id 和源版本幂等处理：旧版本不推进状态，新版本推进最高版本并删除值，重复删除安全。需要承诺的是不静默漏失效和可对账，不是恰好一次执行。

追问四：能否把 TTL 设为 30 分钟，只靠 CDC 失效？

如果业务只要求最终一致且能接受失效链路长时间故障，可以这样权衡。题设承诺最多陈旧 5 秒，30 分钟 TTL 会让 CDC 停滞时违反上界。除非系统在失效延迟接近 5 秒时自动绕过缓存，否则必须保留不超过预算的硬时限。

追问五：副本通常只延迟几十毫秒，为什么还要读主库？

“通常”不是上界。部署、网络分区、长事务或恢复都可能扩大延迟。可以继续使用副本，但要证明它的 replay position 已达到所需提交位置，或让读取携带最低版本；无法证明时，关键 miss 路由主库。选择取决于 5 秒契约和数据库容量。

追问六：为什么不在一个分布式锁里同时更新 PostgreSQL 和 Redis？

锁只能约束遵守同一协议的参与者，不能让两个系统获得原子提交，也不能消除持锁进程崩溃、锁过期、网络分区和外部写入口。数据库事务先确定事实，持久失效修复处理第二个系统；锁可以减少同键并发，却不是一致性证明。

追问七：Redis 完全不可用时怎样守住 5 秒？

展示读取绕过 Redis，但所有回源经过数据库舱壁和限流；容量不足时返回明确降级或失败。若进程内旧副本仍在 5 秒预算内，可以短暂服务并标记降级，超过预算就不能继续返回。恢复时限速预热并继续处理积压失效，避免冷缓存再次压垮数据库。

追问八：如何证明线上真的没有长期旧值？

对抽样键同时读取数据库源版本和缓存版本，记录版本差与从源提交起的年龄；对账数据库变更、outbox 和消费者最高位点；告警失效端到端延迟、隔离队列最老年龄和超预算绕过。再定期注入提交后崩溃、Redis 命令失败与副本暂停，验证门禁和 TTL 在真实故障下仍守住不变量。