【夯实Redis】如何保证数据库与缓存双写一致性?        跟着大宇学Redis--------目录帖

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​​一、更新操作​​

​​先更新数据库，再更新缓存​​

​​先更新数据库，再删除缓存​​

​​先删除缓存，再更新数据库，最后再次删除缓存​​

​​二、新增操作​​

一、更新操作

数据库与缓存双写一致性问题普遍出现在更新操作中。

场景1：先更新数据库，再更新缓存

缓存数据是多张数据表联合计算出来的，那么就要求在每次更新以后就要同步计算出新的值，然后更新缓存，这样效率很低。如果是写入场景比较多的业务，那么这种方式会很大程度的降低系统性能。

有一步操作失败，都会出现缓存数据库数据不一致得情况。不管先更新谁可能 会出现此异常情况。

场景2：先更新数据库，再删除缓存

如果先更新数据库，再删除缓存的话，还是有可能造成数据库与缓存双写不一致性。

例如，线程A在更新操作成功之前，线程B读取了旧值。线程A在删除缓存之后，线程B又把旧值存入了缓存。这样缓存中存放的是旧值，而数据库中存放的是新值，就出问题了。

场景3：先删除缓存，再更新数据库，最后再次删除缓存

想要解决这个问题，需要在按照下面的步骤。

先删除缓存，再更新数据库，最后休眠后再删除缓存。

在更新操作之前先删除了缓存，用户读取的数据也是数据库的旧值，然后把旧值存放到了缓存中，这没有出现双写一致性问题。

更新数据库成功后，休眠后再次删除缓存，目的是删除其它线程存入的老版本的数据。可把缓存的旧数删除。

当然这种方式会降低系统的吞吐量。另外，需要为缓存设置过期时间。其实从根本上此方案还是没有解决双写一致性的问题，比如有一个线程网络特别差，读取了旧值，然后过了很长时间后，再把旧数据存入了缓存中。。。尴尬，这样就又会出现问题。所以，解决双写一致性性的问题，还是保证原子性，需要使用同步锁。

二、新增操作

新增操作就很简单了，因为之前在缓存中没有数据，所以必须先执行新增操作，然后再把数据给缓存。

整体流程图如下。

三、解决方案

场景一：先删除缓存，再更新数据库

解决：我们遇到写请求时，可用先删除缓存数据，再更新数据库，这样不管数据库更新失败还是缓存删除失败，缓存与数据库始终一致。这种方案一般可满足上万人并发操作了，因为删除缓存到更新数据库的时间可以用毫秒计算，正常的并发影响不大。

场景二：读写分离

读请求只访问缓存，写请求只修改数据库和缓存

写请求修改数据库和缓存是事务性动作，如果更新数据库成功，更新缓存失败，则回滚数据库，保证缓存与数据库数据强一致。这样实现了读写分离，不仅提高了读的响应速度，由写请求负责缓存与数据库一致，只有写请求成功才会影响到缓存的内容，时效性大大增强。

方案二：队列存储请求

沿用场景一的解决方案，为解决其缺陷，添加队列，凡是遇到写请求，则将写请求放入队列中，由队列对写请求统一管理，写请求处理成功，则从队列中删除。当有一个读请求过来时，到队列查询，是否有对应的写请求，如果有则放入队列中，等待写请求执行完之后再执行读请求。为防止某个请求阻塞情况，为其设置超时机制或者过期机制。

场景三：访问量大，处理器来不及处理，队列内的请求数量越来越高，则会影响查询效率。使用分布式数据库集群，再加上消息队列（kafka等）

参考文章：​​浅析数据库与缓存的双写一致性问题​​

​​缓存与数据库的数据一致性的解决方案(转)​​

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