Java识堂

# 如何保证缓存和数据库的一致性？

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# 核心策略

保证缓存（如 Redis）和数据库（如 MySQL）的数据一致性是一个非常经典、但也挺让人头疼的问题。因为两者的更新不是同一个原子操作，只要有时间差，或者高并发时执行顺序错乱，就会出现一致性问题

先说最基本的策略，一定要给缓存设置一个过期时间，避免异常情况下数据库和缓存长时间不一致

方案 问题 结论
先更新数据库，再更新缓存 会出现脏数据 不推荐
先更新缓存，再更新数据库 会出现脏数据 不推荐
先删除缓存再更新数据库 会有并发读写问题，虽然可以用延迟双删解决，但还是有风险 可用，但控制不好再次删除的时间，依然有风险
先更新数据库，再删除缓存 出现问题的概率极低 推荐
场景 方案 一致性强度
中小型项目 / 允许微小延迟 先更新DB + 再删缓存 最终一致
高并发 / 业务解耦 先更新DB + Canal监听Binlog + 异步删缓存 最终一致
强一致性 读写请求使用 分布式锁（Redisson） 或 读写锁 强一致

# 先更新数据库，再更新缓存

问题：如果两个线程同时更新同一条数据，可能会因为网络延迟导致并发乱序

现象：线程A先更新DB，线程B后更新DB；但缓存中，线程B的缓存先写进去，线程A的缓存后写进去。结果导致数据库是B的值，缓存是A的值，出现脏数据

结论：不推荐

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# 先更新缓存，再更新数据库

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如图所示，不同颜色的线代表不同的线程。无论是先更新数据库还是先更新缓存都会造成不一致的情况

除了并发的情况，我们还需要考虑异常的情况。比如更新数据库成功了，更新缓存失败了，或者更新缓存成功了，更新数据库失败了

基于内存缓存利用率的角度，我们一般不会采用同步更新的操作，因为有可能更新完的缓存并不一定会马上读取，导致缓存中缓存了大量无用的数据，降低缓存命中率。所以我们可以考虑删除缓存

# 先删除缓存，再更新数据库

线程A去删除缓存，然后准备写DB。此时线程B来读数据，发现缓存中没有，就去读了旧的DB数据，并把旧数据回写进了缓存。接着线程A才把新数据写入DB。结果缓存里永远是旧数据，还是会有并发读写问题

在这里插入图片描述 用延时双删解决，主要思路为删除数据库中的值后等待一段时间再删除一次缓存。这个等待的时间需要保证删除的时间点在写入旧缓存的时间点后面，所以这个等待的时间是难以估计的，极端情况下，仍然会出现缓存不一致的情况 在这里插入图片描述

# 先更新数据库，再删除缓存

在这里插入图片描述 从上图看，还是会存在数据不一致的情况，但是在实际中这个问题出现的概率并不高，因为要满足如下3个条件

  1. 缓存刚好失效
  2. 读写请求并发
  3. 更新数据库+删除缓存的时间，要比读数据库+写缓存时间短

条件3发生的概率是很低的，因为写数据库要加锁，耗费的时间都比较长。所以我们一般情况下会采用先更新数据库+再删除缓存的方案

# 解决删除缓存失败的方案

为了确保“先更新数据库，再删除缓存”在异常情况下依然可靠，我们需要引入重试与异步机制

# 消息队列重试机制

当应用层删除缓存失败时，将失败的那个 Key 丢进消息队列

流程如下

  1. 更新数据库
  2. 删除缓存失败
  3. 将失败信息发给 MQ
  4. 消费服务异步读取 MQ，尝试再次删除缓存，直到成功

# 订阅数据库Binlog

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  1. 业务代码只管更新数据库。
  2. 数据库（如 MySQL）生成 Binlog 日志。
  3. 利用中间件（如 Canal）伪装成数据库从节点，实时异步订阅这个 Binlog。
  4. Canal 提取出变更的数据，投递给消息队列，最终由一个专用的消费服务去删除对应的缓存

业务代码完全不需要关心缓存更新，彻底解耦，且自带重试机制，一致性保障最高

Kafka和RocketMQ的区别 →