1、錯(cuò)誤的解決方案

1.1、 先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存

若數(shù)據(jù)庫更新成功，刪除緩存操作失敗，則此后讀到的都是緩存中過期的數(shù)據(jù)，造成不一致問題。

1.2、 先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存

同刪除緩存策略一樣，若數(shù)據(jù)庫更新成功緩存更新失敗則會造成數(shù)據(jù)不一致問題。

1.3、 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

1.4、 先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

若緩存更新成功數(shù)據(jù)庫更新失敗， 則此后讀到的都是未持久化的數(shù)據(jù)。因?yàn)榫彺嬷械臄?shù)據(jù)是易失的，這種狀態(tài)非常危險(xiǎn)。

2、正確的解決方案

2.1、使用 CAS

CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap)是一種常見的保證并發(fā)安全的手段。CAS 當(dāng)且僅當(dāng)客戶端最后一次取值后該 key 沒有被其他客戶端修改的情況下，才允許當(dāng)前客戶端將新值寫入。

func CAS(oldVal, newVal) {
    if cache.get() == oldVal {
        cache.set(newVal)
    }
}

• 目前一些兼容 Redis 協(xié)議的中間件已經(jīng)提供了 CAS 命令的支持，比如阿里的 Tair 以及騰訊的 Tendis。
• Redis 官方本身是不支持CAS的操作,但是我們可以通過WATCH 和MULTI 命令實(shí)現(xiàn)類似的效果
• WATCH 命令用于監(jiān)視一個(gè)或多個(gè)鍵的變化，并在某個(gè)鍵被修改后取消事務(wù)，從而確保事務(wù)的原子性
• MULTI 命令用于開始一個(gè)事務(wù)，將多個(gè)命令打包成一個(gè)事務(wù)，然后一次性執(zhí)行。如果在執(zhí)行事務(wù)期間有其他客戶端對事務(wù)中的鍵進(jìn)行修改，那么事務(wù)會被取消

2.2、使用分布式鎖

CAS 假設(shè)發(fā)生并發(fā)問題的概率不大, 所以 CAS 也被稱為樂觀鎖。那么悲觀鎖能否解決我們的問題呢？

還是以「先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存」方案中兩個(gè)寫線程競爭為例， 我們要求任何線程在寫入或讀取數(shù)據(jù)庫前都需要獲取排它鎖。

分布式鎖同樣可以解決并發(fā)問題，只是成本可能略高。

2.3、使用消息隊(duì)列異步更新

使用消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)異步更新時(shí)，可以將緩存更新的請求發(fā)送到消息隊(duì)列中，由消息隊(duì)列異步地處理緩存更新操作。下面是一個(gè)簡單的案例：

假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站，需要對商品信息進(jìn)行緩存。當(dāng)用戶訪問商品詳情頁面時(shí)，先從緩存中讀取商品信息，如果緩存中沒有，則從數(shù)據(jù)庫中讀取。

• 當(dāng)商品信息發(fā)生變化時(shí)，需要更新緩存中的數(shù)據(jù)。這時(shí)可以通過消息隊(duì)列異步更新緩存，具體步驟如下：
• 當(dāng)商品信息發(fā)生變化時(shí)，先更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。
• 將商品信息更新請求發(fā)送到消息隊(duì)列中。
• 消息隊(duì)列異步地處理緩存更新操作，讀取最新的商品信息，并將其更新到緩存中。

這樣就可以保證緩存中的數(shù)據(jù)是最新的，避免了因?yàn)榫彺嬷械臄?shù)據(jù)過期而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題。同時(shí)，使用消息隊(duì)列可以提高更新的可靠性和性能，避免因?yàn)榫彺娓率《鴮?dǎo)致的數(shù)據(jù)庫和緩存數(shù)據(jù)不一致問題。

為什么異步更新可以解決

• 異步更新緩存：當(dāng)商品信息發(fā)生變化時(shí)，先更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，然后將緩存更新請求發(fā)送到消息隊(duì)列中，由消息隊(duì)列異步地處理緩存更新操作。這樣，即使緩存更新失敗，也不會影響數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，僅僅是緩存中的數(shù)據(jù)不是最新的而已。
• 消息隊(duì)列的可靠性：消息隊(duì)列通常具有高可靠性和高可用性，可以保證消息的可靠傳輸和處理。即使在消息隊(duì)列出現(xiàn)故障的情況下，也可以通過消息隊(duì)列的備份、重試等機(jī)制來保證消息的可靠性。因此，即使緩存更新失敗，也可以通過重試等機(jī)制來保證緩存最終被更新。

如果通過異步更新,更新緩存還是失敗了怎么辦

• 重試更新緩存：當(dāng)緩存更新失敗時(shí)，可以嘗試重新更新緩存?？梢栽O(shè)置重試次數(shù)和重試間隔時(shí)間，避免因?yàn)轭l繁重試而影響性能。
• 回滾數(shù)據(jù)庫更新：當(dāng)緩存更新失敗時(shí)，可以回滾數(shù)據(jù)庫中的更新操作，保證數(shù)據(jù)庫和緩存中的數(shù)據(jù)一致。但是，回滾操作可能會影響數(shù)據(jù)庫中的其他操作，需要考慮到這個(gè)問題。
• 延遲更新緩存：當(dāng)緩存更新失敗時(shí)，可以將緩存更新請求放入一個(gè)延遲隊(duì)列中，一段時(shí)間后再次嘗試更新緩存。這樣可以避免頻繁重試而影響性能，同時(shí)保證緩存最終被更新。
• 使用讀寫分離：將讀請求和寫請求分別處理，讀請求從緩存中讀取數(shù)據(jù)，寫請求先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存。這樣可以避免因?yàn)榫彺娓率《鴮?dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題。

2.4、將數(shù)據(jù)庫更新和緩存更新放在同一個(gè)事務(wù)中

可以保證在事務(wù)執(zhí)行成功時(shí)，數(shù)據(jù)庫和緩存中的數(shù)據(jù)都被更新；在事務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，數(shù)據(jù)庫和緩存中的數(shù)據(jù)都不會被更新，保證了數(shù)據(jù)的一致性。

• 要將MySQL和Redis放入同一個(gè)事務(wù)中，需要使用分布式事務(wù)處理框架，如XA或TCC。這些框架可以確保在整個(gè)事務(wù)過程中，MySQL和Redis的操作都能夠得到正確的協(xié)調(diào)和同步。
• XA：XA是一種分布式事務(wù)處理標(biāo)準(zhǔn)，它可以確保在多個(gè)數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行事務(wù)處理時(shí)，所有的操作都能夠得到正確的協(xié)調(diào)和同步。在MySQL和Redis中都有XA實(shí)現(xiàn)，可以通過XA接口實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。
• TCC：TCC是一種補(bǔ)償性事務(wù)處理框架，它通過預(yù)留資源、確認(rèn)資源和釋放資源三個(gè)步驟來實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。在MySQL和Redis中都有TCC實(shí)現(xiàn)，可以通過TCC接口實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。
• 需要注意的是，使用分布式事務(wù)框架會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和開銷，需要仔細(xì)考慮是否真正需要在MySQL和Redis之間實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)如果可以接受稍微降低一些數(shù)據(jù)一致性的風(fēng)險(xiǎn)，可以使用其他技術(shù)來實(shí)現(xiàn)MySQL和Redis之間的數(shù)據(jù)同步，如消息隊(duì)列、定時(shí)任務(wù)等。

到此這篇關(guān)于保證緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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