Ответ
Основная проблема — несогласованность данных (data inconsistency), которая возникает, когда связанные сущности хранятся в разных, несинхронизированных кешах.
Представим, что у нас есть кеш для пользователей и отдельный кеш для их заказов. Если мы обновим данные пользователя (например, имя), но забудем инвалидировать или обновить кеш заказов, то в кеше заказов останутся устаревшие данные о пользователе.
Пример на Go:
// Определим структуры для примера
type User struct {
ID int
Name string
}
type Order struct {
ID int
UserID int
UserName string // Дублируем имя для примера
}
var userCache = make(map[int]User)
var ordersCache = make(map[int]Order)
// Функция обновляет пользователя, но забывает обновить связанные данные
func updateUser(user User) {
// 1. Обновляем данные в базе данных
// db.UpdateUser(user)
// 2. Инвалидируем кеш самого пользователя
delete(userCache, user.ID)
// 3. ОШИБКА: Мы не инвалидировали кеш заказов.
// Теперь ordersCache может содержать заказы с устаревшим UserName.
}
Ключевые последствия:
- Проблема инвалидации кеша: Это самая сложная часть. Нужно разработать надёжную стратегию для одновременного обновления всех связанных кешей.
- Устаревшие данные (Stale Data): Пользователи видят неактуальную информацию, что может привести к ошибкам в бизнес-логике.
- Сложность синхронизации: В многопоточных системах проблема усугубляется из-за состояний гонки при обновлении разных кешей.
- Избыточность данных: Дублирование данных (как
UserName
в примере) увеличивает потребление памяти.
Возможные решения:
- Централизованный кеш: Использовать единое хранилище для связанных данных.
- Событийная инвалидация: Использовать шину сообщений (например, RabbitMQ, Kafka) для рассылки событий об изменении данных. Все заинтересованные сервисы подписываются на события и инвалидируют свои локальные кеши.
- Продуманная структура ключей: Использовать ключи, которые позволяют легко находить и инвалидировать все связанные данные (например,
user:123:profile
,user:123:orders
).