缓存一致性？get

大家好，我是老三，今天又是被算法致郁的一天，写篇文章缓一缓。

这篇文章，我们来看看缓存一致性问题。

缓存一致性

我接下来会巴巴说一堆缓存一致性，但是——

作为一名暴躁老哥，我先把结论撂这了！

缓存和数据库的强一致性无法实现！

CAP理论了解一下，缓存适用的场景属于CAP中的AP，是非强一致性的场景。

那还扯个犊子的缓存一致性？洗洗睡吧。

BASE理论接着了解一下，强一致性保证不了，那只好委屈求全，尽量保证最终一致性呗。

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

所以，我们追求的是尽可能保证缓存和数据库的最终一致性。

先更新数据库，再删除缓存

Cache Aside Pattern

在开始之前，我们先来科普一下缓存+数据库读写，最经典的Cache Aside Pattern。

• 读取：先读取缓存，缓存里没有，读取数据库，然后返回响应，顺斌保存缓存

• 更新：先更新数据库，然后删除缓存

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

• 并发情况下更新缓存可能会带来种种问题，直接删除缓存更加稳妥。
• 缓存更新在很多时候需要耗费资源，直接删除，用时再从数据库读取，写进缓存，更省性能。

一致性问题

那么我们采用这种先更新数据库，再删除缓存，可能会出现什么问题呢？

假如，我们更新数据库成功，接下来还没来删除缓存，或者删除缓存失败怎么办？

那么很明显，这时候其它线程进来读的就是脏数据。

那怎么解决呢？

解决方案

既然删除缓存失败会导致脏数据，那我们就想办法让它能删除成功呗。

消息队列重试机制

我们可以引入一个重试机制。

如果删除缓存失败，向消息队列发送消息，把删除失败的key放进去，消费消息队列，获取要删除的key，然后去重试删除。

但是，这么干，好好的业务，咱们又引入了消息队列，对现有的业务造成了入侵，复杂度又提升了。

监听binlog异步删除

其实还有另外一种办法，我们可以用一个服务（比如阿里的 canal）去监听数据库的binlog，获取需要操作的数据。

然后用另外一个服务获取订阅程序传来的信息，进行缓存删除操作。

这样一来，对我们本身的业务入侵就小了很多。

先删除缓存，再更新数据库

我们看一下，如果先删除缓存，再更新数据库可能会带来什么问题。

在并发情况下，先删除缓存，再更新数据库，此时数据库还未更新成功，这时候有其它线程进来了，读取缓存，缓存不存在，读取数据库，读取的是旧值，这时候，缓存不一致就发生了。

延时双删

延时双删是什么意思呢？

就是在删除缓存，更新数据库之后，休眠一段时间后，再次删除缓存。

延时删除之后，就把缓存里缓存的旧值给删除了。

再有请求进来，就是读取数据库里的新值，再把新值保存进缓存。

当然，第二次删除也有失败的可能，怎么办呢？重试。那怎么重试呢？前面写了。

关于删除，还有一个兜底的方案——

设置缓存过期时间

，这样一来，哪怕缓存了脏数据，但是脏数据总有过期的时候，不至于一直不一致。

总结

我们来简单总结一下，首先对缓存的操作，删除优于更新，所以要删除，而不是更新。

删除缓存两种方式：

• 先更新数据库，在删除缓存。缓存不一致的两种处理方式是

  消息队列重试机制

  和

  binlog异步删除

  。
• 先删除缓存，再更新数据库。缓存不一致的处理方式是

  延时双删

当然，这些方案无疑都增加了系统的复杂度。

如果不是并发特别高的话，就没有必要过度设计。

简单的事情重复做，重复的事情认真做，认真的事情有创造性地做。

我是三分恶，一个努力学习中的程序员。

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