场景应用：如何保证缓存与数据库的双写一致性？

如何保证缓存与数据库的双写一致性？

先记住结论：先更新数据库、再删除缓存是影响更小的方案

四种同步策略：

想要保证缓存与数据库的双写一致，一共有4种方式，即4种同步策略：

1. 先更新缓存，再更新数据库；

2. 先更新数据库，再更新缓存；

3. 先删除缓存，再更新数据库；

4. 先更新数据库，再删除缓存。

从这4种同步策略中，我们需要作出比较的是：

1. 更新缓存与删除缓存哪种方式更合适？

先记住结论：删除缓存更适合

2. 应该先操作数据库还是先操作缓存？

先记住结论：先操作数据库后操作缓存

下面我们来详细的探究一下：

同步策略探究

更新缓存还是删除缓存：

下面，我们来分析一下，应该采用更新缓存还是删除缓存的方式。

更新缓存

• 优点：每次数据变化都及时更新缓存，所以查询时不容易出现未命中的情况。

• 缺点：更新缓存的消耗比较大。如果数据需要经过复杂的计算再写入缓存，那么频繁的更新缓存，就会影响服务器的性能。如果是写入数据频繁的业务场景，那么可能频繁的更新缓存时，却没有业务读取该数据。

删除缓存

• 优点：操作简单，无论更新操作是否复杂，都是将缓存中的数据直接删除。

• 缺点：删除缓存后，下一次查询缓存会出现未命中，这时需要重新读取一次数据库。

从上面的比较来看，一般情况下，删除缓存是更优的方案。

先操作数据库还是缓存：

下面，我们再来分析一下，应该先操作数据库还是先操作缓存。

首先，我们将先删除缓存与先更新数据库，在出现失败时进行一个对比：

如上图，是先删除缓存再更新数据库，在出现失败时可能出现的问题：

1. 进程A删除缓存成功；

2. 进程A更新数据库失败；

3. 进程B从缓存中读取数据；

4. 由于缓存被删，进程B无法从缓存中得到数据，进而从数据库读取数据；

5. 进程B从数据库成功获取数据，然后将数据更新到了缓存。

最终，缓存和数据库的数据是一致的，但B拿到的仍然是旧的数据。而我们的期望是二者数据一致，并且要都是新的数据。

如上图，是先更新数据库再删除缓存，在出现失败时可能出现的问题：

1. 进程A更新数据库成功；

2. 进程A删除缓存失败；

3. 进程B读取缓存成功，由于缓存删除失败，所以进程B读取到的是旧的数据。

最终，缓存和数据库的数据是不一致的。

经过上面的比较，我们发现在出现失败的时候，是无法明确分辨出先删缓存和先更新数据库哪个方式更好，以为它们都存在问题。

后面我们会进一步对这两种方式进行比较，但是在这里我们先探讨一下，上述场景出现的问题，应该如何解决呢？

实际上，无论上面我们采用哪种方式去同步缓存与数据库，在第二步出现失败的时候，都建议采用重试机制解决，因为最终我们是要解决掉这个错误的。而为了避免重试机制影响主要业务的执行，一般建议重试机制采用异步的方式执行，如下图：

这里我们按照先更新数据库，再删除缓存的方式，来说明重试机制的主要步骤：

1. 更新数据库成功；

2. 删除缓存失败；

3. 将此数据加入消息队列；

4. 业务代码消费这条消息；

5. 业务代码根据这条消息的内容，发起重试机制，即从缓存中删除这条记录。

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好了，下面我们再将先删缓存与先更新数据库，在没有出现失败时进行对比：

如上图，是先删除缓存再更新数据库，在没有出现失败时可能出现的问题：

1. 进程A删除缓存成功；

2. 进程B读取缓存失败；

3. 进程B读取数据库成功，得到旧的数据；

4. 进程B将旧的数据成功地更新到了缓存；

5. 进程A将新的数据成功地更新到数据库。

可见，进程A的两步操作均成功，但由于存在并发，在这两步之间，进程B访问了缓存。最终结果是，缓存中存储了旧的数据，而数据库中存储了新的数据，二者数据不一致。

如上图，是先更新数据库再删除缓存，再没有出现失败时可能出现的问题：

1. 进程A更新数据库成功；

2. 进程B读取缓存成功；

3. 进程A更新缓存成功。

可见，最终缓存与数据库的数据是一致的，并且都是最新的数据。但进程B在这个过程里读到了旧的数据，可能还有其他进程也像进程B一样，在这两步之间读到了缓存中旧的数据，但因为这两步的执行速度会比较快，所以影响不大。对于这两步之后，其他进程再读取缓存数据的时候，就不会出现类似于进程B的问题了。

最终结论：

经过对比你会发现，先更新数据库、再删除缓存是影响更小的方案。如果第二步出现失败的情况，则可以采用重试机制解决问题。

补充：延时双删策略

上面我们提到，如果是先删缓存、再更新数据库，在没有出现失败时可能会导致数据的不一致。如果在实际的应用中，出于某些考虑我们需要选择这种方式，那有办法解决这个问题吗？

答案是有的，那就是采用延时双删的策略，延时双删的基本思路如下：

1. 删除缓存；

2. 更新数据库；

3. sleep N毫秒；

4. 再次删除缓存。

阻塞一段时间之后，再次删除缓存，就可以把这个过程中缓存中不一致的数据删除掉。而具体的时间，要评估你这项业务的大致时间，按照这个时间来设定即可。

采用读写分离的架构怎么办？

如果数据库采用的是读写分离的架构，那么又会出现新的问题，如下图：

进程A先删除缓存，再更新主数据库，然后主库将数据同步到从库。而在主从数据库同步之前，可能会有进程B访问了缓存，发现数据不存在，进而它去访问从库获取到旧的数据，然后同步到缓存。这样，最终也会导致缓存与数据库的数据不一致。这个问题的解决方案，依然是采用延时双删的策略，但是在评估延长时间的时候，要考虑到主从数据库同步的时间。

第二次删除失败了怎么办？

如果第二次删除依然失败，则可以增加重试的次数，但是这个次数要有限制，当超出一定的次数时，要采取报错、记日志、发邮件提醒等措施。