数据库和缓存一致性总结

1.常见处理方式

对于缓存(例如Redis)和数据库的操作，主要有以下两种处理方式：

1.1 先更新数据库，再删除缓存

更新数据库成功，如果删除缓存失败或者还没有来得及删除，那么，其他线程从缓存中读取到的就是旧值，会发生不一致。

解决方案

1.消息队列

这是网上很多文章里都有写过的方案。但是这个方案的缺陷会更明显一点。先更新数据库，成功后往消息队列发消息，消费到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来实现，达到最终一致性的效果。

这个解决方案其实问题更多，如下：

引入消息中间件之后，问题更复杂了，怎么保证消息不丢失更麻烦
就算更新数据库和删除缓存都没有发生问题，消息的延迟也会带来短暂的不一致性，不过这个延迟相对来说还是可以接受的

2.进阶版消息队列

为了解决缓存一致性的问题单独引入一个消息队列，太复杂了。其实，一般大公司本身都会有监听binlog消息的消息队列存在，主要是为了做一些核对的工作。这样，我们可以借助监听binlog的消息队列来做删除缓存的操作。这样做的好处是，不用你自己引入，侵入到你的业务代码中，中间件帮你做了解耦，同时，中间件的这个东西本身就保证了高可用。当然，这样消息延迟的问题依然存在，但是相比单纯引入消息队列的做法更好一点。而且，如果并发不是特别高的话，这种做法的实时性和一致性都还算可以接受的。

1.2 先删缓存，再更新数据库

先删除缓存，数据库还没有更新成功，此时若读取数据，缓存不存在，去数据库中读取到的是旧值，缓存不一致发生。

解决方案

1.延时双删

延时双删的思路：为了避免更新数据库的时候，其他线程从缓存中读取不到数据，就在更新完数据库之后，再sleep一段时间，然后再次删除缓存。sleep的时间要对业务读写缓存的时间做出评估，sleep时间大于读写缓存时间即可。

流程如下：

线程1删除缓存，然后去更新数据库
线程2来读缓存，发现缓存已经被删除，所以直接从数据库中读取，这时候由于线程1还没有更新完成，所以读到的是旧值，然后把旧值写入缓存
线程1，根据估算的时间，sleep，由于sleep的时间大于线程2读数据+写缓存的时间，所以缓存被再次删除
如果还有其他线程来读取缓存的话，就会再次从数据库中读取到最新值

1.3 其他解决方案

设置缓存过期时间

每次放入缓存的时候，设置一个过期时间，比如5分钟，以后的操作只修改数据库，不操作缓存，等待缓存超时后从数据库重新读取。如果对于一致性要求不是很高的情况，可以采用这种方案。这个方案还会有另外一个问题，就是如果数据更新地特别频繁，不一致性的问题就很大了。在实际生产中，我们有一些活动的缓存数据是使用这种方式处理的。因为活动并不频繁发生改变，而且对于活动来说，短暂的不一致性并不会有什么大的问题。

2.Q&A

2.1 为什么是删除，而不是更新缓存？

我们以先更新数据库，再删除缓存来举例。

如果是更新的话，那就是先更新数据库，再更新缓存。

举个例子：如果数据库1小时内更新了1000次，那么缓存也要更新1000次，但是这个缓存可能在1小时内只被读取了1次，那么这1000次的更新有必要吗？反过来，如果是删除的话，就算数据库更新了1000次，那么也只是做了1次缓存删除，只有当缓存真正被读取的时候才去数据库加载。

3.总结

3.1 对缓存一致性要求高的场景

删除缓存有两种方式：

先更新数据库，再删除缓存。解决方案是消息队列或者其他binlog同步，引入消息队列会带来更多的问题，并不推荐直接使用。
先删除缓存，再更新数据库。解决方案是使用延迟双删。

3.2 对缓存一致性要求不高的场景

设置缓存超时时间就可以了。

其实，如果不是很高的并发，无论你选择先删缓存还是后删缓存的方式，都几乎很少能产生这种问题，但是在高并发下，你应该知道怎么解决问题。