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緩存是網際網路高并發系統裡常用的元件，由于多增加了一層，如果沒有正确的使用效果可能适得其反，諸如“緩存是删除還是更新？”，“先操作資料庫還是先操作緩存？”都是些老生常談的話題，今天我們就來聊一聊緩存與資料庫的雙寫一緻性的解決方案。
Cache Aside Pattern
在一開始先科普下最經典的緩存+資料庫讀寫的模式，就是 Cache Aside Pattern。
- 讀的時候，先讀緩存，緩存沒有的話，就讀資料庫，然後取出資料後放入緩存，同時傳回響應。
- 更新的時候，先更新資料庫，然後再删除緩存。
為什麼是删除緩存，而不是更新緩存？
更新緩存在并發下會帶來種種問題，直接删除緩存比較簡單粗暴，穩妥。而且還有懶加載的思想，等用到的時候在去資料庫讀出來放進去，不用到你每次去更新他幹嘛，浪費時間資源，而且還有更新失敗、産生髒資料的一些風險， 達成這一點共識以後，我們來開始今天的讨論。
先更新資料庫，再删除緩存
1、更新資料庫成功，删除緩存成功，沒毛病。
2、更新資料庫失敗，程式捕獲異常，不會走到下一步，不會出現資料不一緻情況。
3、更新資料庫成功，删除緩存失敗。資料庫是新資料，緩存是舊資料，發生了不一緻的情況。這裡我們來看下怎麼解決
- 重試的機制，如果删除緩存失敗，我們捕獲這個異常，把需要删除的key發送到消息隊列，然後自己建立一個消費者消費，嘗試再次删除這個 key。
- 異步更新緩存，更新資料庫時會往 binlog 寫入日志，是以我們可以通過一個服務來監聽 binlog的變化（比如阿裡的 canal），然後在用戶端完成删除 key 的操作。如果删除失敗的話，再發送到消息隊列。
總之，我們要達到最終一緻性！
先删除緩存，再更新資料庫
1、删除緩存成功，更新資料庫成功，沒毛病。
2、删除緩存失敗，程式捕獲異常，不會走到下一步，不會出現資料不一緻情況。
3、删除緩存成功，更新資料庫失敗，此時資料庫中是舊資料，緩存中是空的，那麼資料不會不一緻。因為讀的時候緩存沒有，則讀資料庫中舊資料，然後更新到緩存中。
雖然沒有發生資料不一緻的情況，看上去好像一切都很完美，但是以上是在單線程的情況下，如果在并發的情況下可能會出現以下場景
1）線程 A 需要更新資料，首先删除了 Redis 緩存
2）線程 B 查詢資料，發現緩存不存在，到資料庫查詢舊值，寫入 Redis，傳回
3）線程 A 更新了資料庫
這個時候，Redis是舊的值，資料庫是新的值，還是發生了資料不一緻的情況。
延時雙删
針對上面這種情況，我們有一種延時雙删的方法
1）删除緩存
2）更新資料庫
3）休眠 500ms（這個時間，依據讀取資料的耗時而定）
4）再次删除緩存
你把舊值存在Redis以後，過一段時間我在删除一次，這時把舊值給删掉了，這樣就能保證Redis和資料庫是同步的了，這麼做在一定程度上可以緩解這個問題，但也不是十分完美，比如第一次緩存删除成功了，第二次緩存删除失敗，又該怎麼辦？
記憶體隊列
除了延時雙删這個方法，還有個方案就是記憶體隊列，他的思想是串行化，我們在JVM中維護一個記憶體隊列。當更新資料的時候，我們不直接操作資料庫和緩存，而是把資料的Id放到記憶體隊列；當讀資料的時候發現資料不在緩存中，我們不去資料庫查放到緩存中，而是把資料的Id放到記憶體隊列。
背景會有一個線程消費記憶體隊列裡面的資料，然後一條一條的執行。這樣的話，一個更新資料的操作，先删除緩存，然後再去更新資料庫，但是還沒完成更新。此時如果一個讀請求過來，讀到了空的緩存，那麼先将緩存更新的請求發送到隊列中，此時會在隊列中積壓，然後同步等待緩存更新完成。
這裡有一個優化點，一個隊列中，其實多個更新緩存請求串在一起是沒意義的，是以可以做過濾，如果發現隊列中已經有一個更新緩存的請求了，那麼就不用再放個更新請求操作進去了，直接等待前面的更新操作請求完成即可。
等記憶體隊列中将更新資料的操作完成之後，才會去執行下一個操作，也就是讀資料的操作，此時會從資料庫中讀取最新的值，然後寫入緩存中。
如果請求還在等待時間範圍内，不斷輪詢發現可以取到值了，那麼就直接傳回；如果請求等待的時間超過一定時長，那麼這一次直接從資料庫中讀取。
總結
上面說的幾種方案，都是比較常見的，也比較簡單，沒有十全十美的，最後的記憶體隊列也會影響性能以及增加系統的複雜度。今天讨論的Redis和資料庫的資料更新是不可能通過事務達到統一的，什麼叫做事務，就是一損俱損一榮俱榮，要麼都成功要麼都失敗，這是不能保證的。
我們隻能根據相應的場景和所需要付出的代價來采取一些措施，降低資料不一緻的問題出現的機率，在資料一緻性和性能之間取得一個權衡，具體場景具體使用。
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原文釋出時間：2020-06-09
本文作者：jack_xu
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