1、錯誤的解決方案

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)。因為緩存中的數(shù)據(jù)是易失的，這種狀態(tài)非常危險。

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 當且僅當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 命令實現(xiàn)類似的效果
• WATCH 命令用于監(jiān)視一個或多個鍵的變化，并在某個鍵被修改后取消事務，從而確保事務的原子性
• MULTI 命令用于開始一個事務，將多個命令打包成一個事務，然后一次性執(zhí)行。如果在執(zhí)行事務期間有其他客戶端對事務中的鍵進行修改，那么事務會被取消

2.2、使用分布式鎖

CAS 假設發(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、使用消息隊列異步更新

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

假設有一個電商網(wǎng)站，需要對商品信息進行緩存。當用戶訪問商品詳情頁面時，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。

• 當商品信息發(fā)生變化時，需要更新緩存中的數(shù)據(jù)。這時可以通過消息隊列異步更新緩存，具體步驟如下：
• 當商品信息發(fā)生變化時，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)送到消息隊列中。
• 消息隊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，避免了因為緩存中的數(shù)據(jù)過期而導致的數(shù)據(jù)不一致問題。同時，使用消息隊列可以提高更新的可靠性和性能，避免因為緩存更新失敗而導致的數(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：當商品信息發(fā)生變化時，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)送到消息隊列中，由消息隊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。
• 消息隊列的可靠性：消息隊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。即使在消息隊列出現(xiàn)故障的情況下，也可以通過消息隊列的備份、重試等機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：當緩存更新失敗時，可以嘗試重新更新緩存。可以設置重試次數(shù)和重試間隔時間，避免因為頻繁重試而影響性能。
• 回滾數(shù)據(jù)庫更新：當緩存更新失敗時，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，需要考慮到這個問題。
• 延遲更新緩存：當緩存更新失敗時，可以將緩存更新請求放入一個延遲隊列中，一段時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。這樣可以避免因為緩存更新失敗而導致的數(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事務中

可以保證在事務執(zhí)行成功時，數(shù)據(jù)庫和緩存中的數(shù)據(jù)都被更新；在事務執(zhí)行失敗時，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放入同一個事務中，需要使用分布式事務處理框架，如XA或TCC。這些框架可以確保在整個事務過程中，MySQL和Redis的操作都能夠得到正確的協(xié)調和同步。
• XA：XA是一種分布式事務處理標準，它可以確保在多個數(shù)據(jù)庫之間進行事務處理時，所有的操作都能夠得到正確的協(xié)調和同步。在MySQL和Redis中都有XA實現(xiàn)，可以通過XA接口實現(xiàn)分布式事務。
• TCC：TCC是一種補償性事務處理框架，它通過預留資源、確認資源和釋放資源三個步驟來實現(xiàn)分布式事務。在MySQL和Redis中都有TCC實現(xiàn)，可以通過TCC接口實現(xiàn)分布式事務。
• 需要注意的是，使用分布式事務框架會增加系統(tǒng)的復雜性和開銷，需要仔細考慮是否真正需要在MySQL和Redis之間實現(xiàn)分布式事務如果可以接受稍微降低一些數(shù)據(jù)一致性的風險，可以使用其他技術來實現(xiàn)MySQL和Redis之間的數(shù)據(jù)同步，如消息隊列、定時任務等。

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

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