保证缓存和数据库的数据一致性详解

1、错误的解决方案

1.1、 先更新数据库，再删除缓存

若数据库更新成功，删除缓存操作失败，则此后读到的都是缓存中过期的数据，造成不一致问题。

1.2、 先更新数据库，再更新缓存

同删除缓存策略一样，若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。

1.3、 先删除缓存，再更新数据库

1.4、 先更新缓存，再更新数据库

若缓存更新成功数据库更新失败， 则此后读到的都是未持久化的数据。因为缓存中的数据是易失的，这种状态非常危险。

2、正确的解决方案

2.1、使用 CAS

CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap)是一种常见的保证并发安全的手段。CAS 当且仅当客户端最后一次取值后该 key 没有被其他客户端修改的情况下，才允许当前客户端将新值写入。

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

• 目前一些兼容 Redis 协议的中间件已经提供了 CAS 命令的支持，比如阿里的 Tair 以及腾讯的 Tendis。
• Redis 官方本身是不支持CAS的操作,但是我们可以通过WATCH 和MULTI 命令实现类似的效果
• WATCH 命令用于监视一个或多个键的变化，并在某个键被修改后取消事务，从而确保事务的原子性
• MULTI 命令用于开始一个事务，将多个命令打包成一个事务，然后一次性执行。如果在执行事务期间有其他客户端对事务中的键进行修改，那么事务会被取消

2.2、使用分布式锁

CAS 假设发生并发问题的概率不大, 所以 CAS 也被称为乐观锁。那么悲观锁能否解决我们的问题呢？

还是以「先更新数据库，再更新缓存」方案中两个写线程竞争为例， 我们要求任何线程在写入或读取数据库前都需要获取排它锁。

分布式锁同样可以解决并发问题，只是成本可能略高。

2.3、使用消息队列异步更新

使用消息队列实现异步更新时，可以将缓存更新的请求发送到消息队列中，由消息队列异步地处理缓存更新操作。下面是一个简单的案例：

假设有一个电商网站，需要对商品信息进行缓存。当用户访问商品详情页面时，先从缓存中读取商品信息，如果缓存中没有，则从数据库中读取。

• 当商品信息发生变化时，需要更新缓存中的数据。这时可以通过消息队列异步更新缓存，具体步骤如下：
• 当商品信息发生变化时，先更新数据库中的数据。
• 将商品信息更新请求发送到消息队列中。
• 消息队列异步地处理缓存更新操作，读取最新的商品信息，并将其更新到缓存中。

这样就可以保证缓存中的数据是最新的，避免了因为缓存中的数据过期而导致的数据不一致问题。同时，使用消息队列可以提高更新的可靠性和性能，避免因为缓存更新失败而导致的数据库和缓存数据不一致问题。

为什么异步更新可以解决

• 异步更新缓存：当商品信息发生变化时，先更新数据库中的数据，然后将缓存更新请求发送到消息队列中，由消息队列异步地处理缓存更新操作。这样，即使缓存更新失败，也不会影响数据库中的数据，仅仅是缓存中的数据不是最新的而已。
• 消息队列的可靠性：消息队列通常具有高可靠性和高可用性，可以保证消息的可靠传输和处理。即使在消息队列出现故障的情况下，也可以通过消息队列的备份、重试等机制来保证消息的可靠性。因此，即使缓存更新失败，也可以通过重试等机制来保证缓存最终被更新。

如果通过异步更新,更新缓存还是失败了怎么办

• 重试更新缓存：当缓存更新失败时，可以尝试重新更新缓存。可以设置重试次数和重试间隔时间，避免因为频繁重试而影响性能。
• 回滚数据库更新：当缓存更新失败时，可以回滚数据库中的更新操作，保证数据库和缓存中的数据一致。但是，回滚操作可能会影响数据库中的其他操作，需要考虑到这个问题。
• 延迟更新缓存：当缓存更新失败时，可以将缓存更新请求放入一个延迟队列中，一段时间后再次尝试更新缓存。这样可以避免频繁重试而影响性能，同时保证缓存最终被更新。
• 使用读写分离：将读请求和写请求分别处理，读请求从缓存中读取数据，写请求先更新数据库，再更新缓存。这样可以避免因为缓存更新失败而导致的数据不一致问题。

2.4、将数据库更新和缓存更新放在同一个事务中

可以保证在事务执行成功时，数据库和缓存中的数据都被更新；在事务执行失败时，数据库和缓存中的数据都不会被更新，保证了数据的一致性。

• 要将MySQL和Redis放入同一个事务中，需要使用分布式事务处理框架，如XA或TCC。这些框架可以确保在整个事务过程中，MySQL和Redis的操作都能够得到正确的协调和同步。
• XA：XA是一种分布式事务处理标准，它可以确保在多个数据库之间进行事务处理时，所有的操作都能够得到正确的协调和同步。在MySQL和Redis中都有XA实现，可以通过XA接口实现分布式事务。
• TCC：TCC是一种补偿性事务处理框架，它通过预留资源、确认资源和释放资源三个步骤来实现分布式事务。在MySQL和Redis中都有TCC实现，可以通过TCC接口实现分布式事务。
• 需要注意的是，使用分布式事务框架会增加系统的复杂性和开销，需要仔细考虑是否真正需要在MySQL和Redis之间实现分布式事务如果可以接受稍微降低一些数据一致性的风险，可以使用其他技术来实现MySQL和Redis之间的数据同步，如消息队列、定时任务等。

到此这篇关于保证缓存和数据库的数据一致性详解的文章就介绍到这了,更多相关缓存和数据库数据一致性内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！