十八缓存和数据库一致性问题

约定不等于承诺〃 2022-12-03 01:33 156阅读 0赞

# 缓存和数据库一致性问题 #

## 目标 ##

使用缓存的目标是：提升系统吞吐量（A Availability高可用），如果方案为了达到了强一致性(C Consistency一致性)，但是强烈影响了吞吐量，那就相当于没有用缓存。(ps:数据存在redis和db已经满足分区容错性P Partition tolerance, CAP只能同时满足其中两者)。

## 几种方案 ##

操作缓存、更新数据库

### 操作缓存 ###

1.  先操作缓存，再更新数据库
2.  先更新数据库， 再操作缓存

操作数据库有两种方式：

1.  更新缓存
2.  删除缓存

什么是更新缓存： 数据不仅要写入数据库还要写入缓存。 核心关键词：简单。  
什么是删除缓存： 数据只会写入数据库，删除缓存，写入缓存的操作等待数据查询的时候来做。核心关键词：复杂

如果更新数据库的值，不需要经过复杂计算，并且写少读多那么可以直接写入缓存，如果写入缓存的数据需要经过复杂计算，  
那么如果每次写入数据库，都要更新缓存，在写多读少的场景下会增大缓存层的压力。

### 四种方案 ###

先来看看更新缓存的两种方案。

#### 1.先更新缓存，再更新数据库 ####

现在有两个线程A,B:  
A：开始更新缓存，更新完成  
B：读数据，缓存中有数据，读到了数据  
A：更新数据库的值,更新失败

这里B从缓存读到数据是无效的，所以这方案弃用，缓存层的数据应该依赖数据库。这种方案不考虑。

#### 2.先更新数据库，再更新缓存 ####

现在有两个线程A,B：  
A：更新数据库  
B：更新数据库  
B：写入缓存  
A：写入缓存

这里缓存最终的数据应该是B线程写入的值，但是这里由于A线程所在的实例由于网络抖动，导致A更新缓存晚于B线程，这就导致了  
脏数据。上面也说了如果是读少写多的场景，会非常耗费性能。

所以更新缓存这种方案一般不予考虑。下面我们来看看删除缓存的两种方案。

#### 3.先删除缓存，再更新数据库 ####

现在有两个线程A,B：

1.  A：删除缓存，成功
2.  B：读缓存的数据
3.  A：更新数据库
4.  B：读缓存

这里可以看到，后续操作读到的缓存业务上是已经过期的。如果不设置key的过期策略，则数据永远都是脏数据。这里我们可以引入**延时双删策略**来保证4之后的步骤能  
读到正确的值。

延时双删策略：第3步完成后，可以延时睡眠后直接删除key,之后再次读，可以从数据库拿到最新的值，也可以直接设置key的过期时间。

#### 4.先更新数据库，再删除缓存 ####

现在有两个线程A,B:

1.  A：更新数据库
2.  B：读缓存
3.  A：删除缓存
4.  B：读缓存，从数据库加载

这里可以看到只有第2步读到数据是脏数据，并且这个时间不会太长。所以这种方案来说缓存数据及时性比较高。  
可能有同学有疑问，如果第3步失败了呢？这里可以做一种补偿方案，当删除缓存失败了，则发条消息或者维护一个内存队列(list)，来做重试。

## 方案对比 ##

缓存淘汰也不是万全之策，这种方案有一个缺点，就是如果在删除缓存成功的时候，如果有大量请求请求这个key,则会发生**缓存击穿**(不存在于缓存，存在于db)，进而可能会导致缓存雪崩。

更新缓存可能会导致，脏数据的出现以及在读少写多的场景下降低性能。

### 怎么来选择方案呢？ ###

问题本质是在分布式环境下（对db和redis的操作不是原子的）要求数据一致性。

*  强一致性
 *  最终一致性

方案1，2，如果要达到最终一致性，key需要设置过期时间，就可以保证数据最终一致性。  
方案3，4，本身就满足最终一致性。所以我们只讨论方案3，4。如果选择方案3，4呢？3，4的区别在于先删除缓存，还是先更数据库。

方案3： 先删除缓存，在更新数据库，如果更新数据库失败。再次读从数据库加载数据就好了。  
方案4： 先更新数据库，在删除缓存，如果删除缓存失败了。缓存数据业务上已经过期，数据不一致。最终只能通过key的过期来保证数据一致性。

所以选择方案的原则是： 谁先执行对业务影响最小，就先执行谁。

上面说了方案3，4会导致缓存雪崩，那么如果在方案3，4和2中如何选择呢：**热点数据采用更新缓存， 冷数据使用淘汰(删除)缓存**

上面也只是说了如何保证最终一致性，那么如何保证强一致性呢？

在写db和缓存中加锁，不过这就会导致redis的性能依赖db，会导致DB+缓存这种方案性能直线下降，牺牲了高可用。

## 参考 ##

https://www.zhihu.com/question/54105974

http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html  
https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3740595.html

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