如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性

第一种回答

首先说一句，你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

如何解决一致性问题？

一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的 情况，最好不要做这个方案，最好将读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。

串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

预留缓存模式

最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 预留缓存模式Cache Aside Pattern。

• 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
• 更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库，这样读的时候就会发现缓存中没有数据而直接去数据库中拿数据了。（因为要删除，狗日的编辑器可能会背着你做一些优化，要彻底将缓存中的数据进行删除才行）

互联网公司非常喜欢问这道面试题因为缓存在互联网公司使用非常频繁

在高并发的业务场景下，数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以，一般都使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，而不是直接去访问MySQL等数据库，从而减少网络请求的延迟响应。

补充

如何保证缓存与数据库的双写一致性？

你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

Cache Aside Pattern

最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。

• 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
• 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。

比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。

另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？

举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都把里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。

最初级的缓存不一致问题及解决方案

问题：先更新数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。

解决思路 1：先删除缓存，再更新数据库。如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中。

解决思路 2：延时双删。依旧是先删除缓存，再更新数据库，最后再删除缓存删除缓存。唯一不同的是，我们把这个删除的动作，在不久之后再执行一次，比如 5s 之后。

public void set(key, value) {
    putToDb(key, value);
    deleteFromRedis(key);

    // ... a few seconds later
    deleteFromRedis(key);
}

删除的动作，可以有多种选择，比如：1. 使用 DelayQueue，会随着 JVM 进程的死亡，丢失更新的风险；2. 放在 MQ，但编码复杂度为增加。总之，我们需要综合各种因素去做设计，选择一个最合理的解决方案。