缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了

目录

引入缓存提高性能

缓存利用率和一致性问题

并发引发的一致性问题

删除缓存可以保证一致性吗？

如何保证两步都执行成功？

主从库延迟和延迟双删问题

可以做到强一致吗？

总结

后记

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如何保证缓存和数据库一致性，这是一个老生常谈的话题了。

但很多人对这个问题，依旧有很多疑惑：

• 到底是更新缓存还是删缓存？

• 到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？

• 为什么要引入消息队列保证一致性？

• 延迟双删会有什么问题？到底要不要用？

• ...

这篇文章，我们就来把这些问题讲清楚。

这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。

引入缓存提高性能

        我们从最简单的场景开始讲起。

        如果你的业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，这时你的架构模型是这样的：

        但随着业务量的增长，你的项目请求量越来越大，这时如果每次都从数据库中读数据，那肯定会有性能问题。

        这个阶段通常的做法是，引入「缓存」来提高读性能，架构模型就变成了这样：

        当下优秀的缓存中间件，当属 Redis 莫属，它不仅性能非常高，还提供了很多友好的数据类型，可以很好地满足我们的业务需求。

        但引入缓存之后，你就会面临一个问题：之前数据只存在数据库中，现在要放到缓存中读取，具体要怎么存呢？

最简单直接的方案是「全量数据刷到缓存中」：

• 数据库的数据，全量刷入缓存（不设置失效时间）

• 写请求只更新数据库，不更新缓存

• 启动一个定时任务，定时把数据库的数据，更新到缓存中

        这个方案的优点是，所有读请求都可以直接「命中」缓存，不需要再查数据库，性能非常高。

但缺点也很明显，有 2 个问题：

1. 缓存利用率低：不经常访问的数据，还一直留在缓存中

2. 数据不一致：因为是「定时」刷新缓存，缓存和数据库存在不一致（取决于定时任务的执行频率）

        所以，这种方案一般更适合业务「体量小」，且对数据一致性要求不高的业务场景。那如果我们的业务体量很大，怎么解决这 2 个问题呢？

缓存利用率和一致性问题

先来看第一个问题，如何提高缓存利用率？

        想要缓存利用率「最大化」，我们很容易想到的方案是，缓存中只保留最近访问的「热数据」。但具体要怎么做呢？

我们可以这样优化：

• 写请求依旧只写数据库

• 读请求先读缓存，如果缓存不存在，则从数据库读取，并重建缓存

• 同时，写入缓存中的数据，都设置失效时间

        这样一来，缓存中不经常访问的数据，随着时间的推移，都会逐渐「过期」淘汰掉，最终缓存中保留的，都是经常被访问的「热数据」，缓存利用率得以最大化。

再来看数据一致性问题。

        要想保证缓存和数据库「实时」一致，那就不能再用定时任务刷新缓存了。

        所以，当数据发生更新时，我们不仅要操作数据库，还要一并操作缓存。具体操作就是，修改一条数据时，不仅要更新数据库，也要连带缓存一起更新。

但数据库和缓存都更新，又存在先后问题，那对应的方案就有 2 个：

1. 先更新缓存，后更新数据库

2. 先更新数据库，后更新缓存

哪个方案更好呢？

        先不考虑并发问题，正常情况下，无论谁先谁后，都可以让两者保持一致，但现在我们需要重点考虑「异常」情况。

        因为操作分为两步，那么就很有可能存在「第一步成功、第二步失败」的情况发生。