缓存（本地缓存、分布式缓存）与数据库之间的数据一致性问题
点击上方“Java基基”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！每天14:00更新文章，每天掉亿点点头发...源码精品专栏原创 | Java 2021超神之路，很肝~中文详细...
点击上方“Java基基”，选择“设为星标”
做积极的人，而不是积极废人！
每天 14:00 更新文章，每天掉亿点点头发...
源码精品专栏
在现在的系统架构中，缓存的地位可以说是非常高的。因为在互联网的时代，请求的并发量可能会非常高，但是关系型数据库对于高并发的处理能力并不是非常强，而缓存由于是在内存中处理，并不需要磁盘的IO，所以非常适合于高并发的处理，也就成为了各个系统中必不可少的一部分了。
不过，由此产生的问题也是非常多的，其中一个就是如何保证数据库和缓存之间的数据一致性。
由于数据库的操作和缓存的操作不可能在一个事务中，也就势必会出现数据库写入失败，缓存不能更新，缓存写入失败的补偿机制。具体我们应该怎么做呢？
我们先看一个最常见的读缓存的例子
在读取缓存的方式中，上图这种方式可以说是最为广泛使用的了。读本身是没有什么问题的，但是，写入缓存的方式，就是保证数据一致性的重中之重了。
这里我们不考虑定时刷新缓存的方式，也就是下面这类方式：
写入数据库和写入缓存是独立的，写入数据库操作后，需要等待定时服务执行，执行完成后缓存数据才会刷新。
这种方式会导致数据的不一致时间较长，数据刷新时，不管有没有改变的数据，都会重新加载，效率差。当然，并不是说这种方式就没用，还是有一些场景是可以使用的，例如一些系统配置的缓存，而且，这样做缓存刷新，代码量非常少，也便于维护。
我们今天只考虑双写的数据一致性如何来考虑。由于不同的写入方式，可能带来的结果也就是不同的。通常情况下，我们都有哪些写入数据并刷新缓存的方式呢？
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。
项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
方法一、先更新数据库，在更新缓存
这套方案是最简单的一种缓存双写方案，我们先来看看流程图
使用这种双写的方案，只要在数据成功写入数据库后，刷新缓存就可以了，代码简单，维护也很简单。但是，简单的前提下，带来的问题也是很直接的。
首先，线程数据安全无法保证
例如：我们现在同时有两个请求会操作同一条数据，一个是请求A，一个是请求B。请求A需要先执行，请求B后执行，那么数据库的记录就是请求B执行后的记录。
但是，由于一些网络原因或者其他情况，最终执行的顺序可能就变成了：
请求A Update 数据库 -> 请求B Update 数据库 -> 请求B Update 缓存 -> 请求A Update 缓存。
这样的结果会导致：
数据库和缓存中的数据不一致，从而缓存中的数据就成为了脏数据。
写入操作多于读操作，就会频繁的刷新缓存，但是这些数据根本没有被读过。这样就会浪费服务器的资源。
因此，这种双写方式很难保证数据一致性，不建议使用。
基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。
项目地址：https://github.com/YunaiV/onemall
方法二、先删除缓存再更新数据库
由于上述方式存在的问题，那么我们就考虑，能不能先删除缓存，在更新数据库，这样，在更新数据库的前后，由于缓存中没有数据了，请求就会穿透到数据库直接读取数据然后放入缓存，这样，缓存就不会被频繁的刷新了。
于是，我们就设置了一个新的执行顺序：
不过，这样一来，新问题又出现了。有两个请求，一个请求A，一个请求B，请求A去写数据，请求B去读数据。当并发量高的时候，就会出现以下情况：
请求A进行写操作，删除缓存 -> 请求B查询发现缓存不存在 -> 请求B去数据库查询得到旧值 -> 请求B将旧值写入缓存 -> 请求A将新值写入数据库
这是，脏数据又出现了。如果我们没有设置缓存的过期时间，那么在下一次下入数据前，脏数据就会一直的存在。针对这种脏数据出现的情况，我们决定在写入数据后，增加一点延时，再删除一次数据，于是就有了方法三。
方法三、延时双删
使用延时双删的策略，就能够很好的解决之前我们应该并发所引起的数据不一致的情况。那是不是延时双删就完全没有问题呢？不。
我们来假设一个场景，就是我们做了读写分离，那么使用延时双删可能问出现什么情况呢？
请求A进行写操作，删除缓存 -> 请求A将数据写入数据库了 -> 请求B查询缓存发现，缓存没有值 -> 请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值 -> 请求B将旧值写入缓存 -> 数据库完成主从同步，从库变为新值。
糟糕，又出现数据不一致了。
然后在看看性能如何，由于需要延时，如果是同步执行，性能必定很差，所以第二次删除只有做成异步，避免影响性能。那异步执行删除就会出现新问题，如果异步线程执行失败了，那么旧数据就不会被删除，数据不一致又出现了。
不行，我们需要向一个一劳永逸的办法，单纯的双删还是不可靠。
方法四、队列删除缓存
我们在把数据更新到数据库后，把删除缓存的消息加入到队列中，如果队列执行失败，就再次加入到队列执行直到成功为止。
这样，我们就能够有效的保证数据库和缓存的数据一致性了，不管是读写分离还是其他情况，只要队列消息能够保证安全，那么缓存就一定会被刷新。
当然，根据这个方案，我们还可以进一步优化。因为这里我们的缓存刷新时基于业务代码的，也就是说，业务代码和缓存刷新的耦合度很高。有没有办法能够把缓存刷新独立出来，不基于业务代码执行呢？
方法五、binlog订阅删除缓存
为了保证业务代码的独立性，我们可以通过订阅binlog日志的方式来刷新缓存。我们先启动mysql的binlog日志，然后如下图方式设计流程：
通过binlog的订阅，我们就把业务代码和缓存刷新的非业务代码独立开来。代码量小了，也方便维护了。程序员们也不需要去关心什么时候应该刷新缓存，是不是需要刷新缓存。
当然，实战中，我们还有很多不同的业务场景，可能需要的数据一致性同步方案也不同，这里也只算是一个案例。
欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。加入方式，长按下方二维码噢：
已在知识星球更新源码解析如下：
最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 101 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。
提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 6W 行代码的电商微服务项目。
获取方式：点“在看”，关注公众号并回复 666 领取，更多内容陆续奉上。
文章有帮助的话，在看，转发吧。
谢谢支持哟 (*^__^*）
开放原子开发者工作坊旨在鼓励更多人参与开源活动，与志同道合的开发者们相互交流开发经验、分享开发心得、获取前沿技术趋势。工作坊有多种形式的开发者活动，如meetup、训练营等，主打技术交流，干货满满，真诚地邀请各位开发者共同参与！
更多推荐
0
0- 0
已为社区贡献134条内容
所有评论(0)