????????緩存可以提升性能，減輕數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，在獲取這部分好處的同時(shí)，它卻帶來(lái)了一些新的問(wèn)題，緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。

想必大家在工作中只要用了咱們緩存勢(shì)必就會(huì)遇到過(guò)此類(lèi)問(wèn)題

首先我們來(lái)看看一致性：

• 強(qiáng)一致性：任何一次讀都能讀到某個(gè)數(shù)據(jù)的最近一次寫(xiě)的數(shù)據(jù)。
• 弱一致性：數(shù)據(jù)更新后，如果能容忍后續(xù)的訪問(wèn)只能訪問(wèn)到部分或者全部訪問(wèn)不到，則是弱一致性。

1.讀取數(shù)據(jù)

1. 當(dāng)應(yīng)用程序需要從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)時(shí)，先檢查緩存數(shù)據(jù)是否命中。
2. 如果緩存未命中，則查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)，同時(shí)將數(shù)據(jù)寫(xiě)到緩存中，以便后續(xù)讀取相同數(shù)據(jù)會(huì)命中緩存，最后再把數(shù)據(jù)返回給調(diào)用者。
3. 如果緩存命中，直接返回。

????????單獨(dú)的只讀取數(shù)據(jù)場(chǎng)景是不會(huì)出現(xiàn)不一致。 只有讀和寫(xiě)一起才會(huì)出現(xiàn) ， 那我們?cè)賮?lái)說(shuō)下寫(xiě)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景

問(wèn)題：如果數(shù)據(jù)庫(kù)中的某條數(shù)據(jù)放入緩存后，又馬上被更新了，那我們應(yīng)該如何更新緩存

2.寫(xiě)數(shù)據(jù)

當(dāng)我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改的時(shí)候，到底是先刪緩存，還是先寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)？

• 先更新緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)
• 先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)
• 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再更新緩存
• 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再刪除緩存

無(wú)非就是緩存用更新或用刪除？推薦直接刪除

????????為什么不更新？而直接刪， 因?yàn)?strong>緩存的更新成本更高（因?yàn)槟銓?xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的值，很多情況并不是直接寫(xiě)入緩存的，而是要經(jīng)過(guò)一系列復(fù)雜的計(jì)算再寫(xiě)入緩存。那么，每次寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)后，都再次計(jì)算寫(xiě)入緩存的值，無(wú)疑是浪費(fèi)性能的。顯然，刪除緩存更為適合。）刪除緩存操作簡(jiǎn)單，副作用只是增加了一次 chache miss，建議大家使用該策略。

先操作數(shù)據(jù)庫(kù)還是先操作緩存？

2.先操作緩存

2.1先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)

缺點(diǎn)：如果先更新緩存成功，在更新數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候失敗，這時(shí)候會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致；緩存的作用是不是臨時(shí)將我們數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存，便于提高查詢(xún)速度；但是如果某條數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中都不存在，緩存這種數(shù)據(jù)沒(méi)有一點(diǎn)意義

2.2.先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)

缺點(diǎn)：高并發(fā)場(chǎng)景下，如果多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行更新數(shù)據(jù)庫(kù)再寫(xiě)緩存操作可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)是新值，而緩存中是舊值

2.3.先刪緩存再刪數(shù)據(jù)庫(kù)?

????????先刪緩存再刪數(shù)據(jù)庫(kù)：在多線程環(huán)境下，當(dāng)一個(gè)線程把緩存刪掉之后，另一個(gè)線程讀緩存，讀不到緩存就會(huì)直接讀庫(kù)，讀到數(shù)據(jù)后就會(huì)更新緩存，先前的線程呢，才更新數(shù)據(jù)庫(kù)，會(huì)造成緩存臟讀的情況，很容易產(chǎn)生緩存臟讀。

而且，如果不采用給緩存設(shè)置過(guò)期時(shí)間策略，該數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)都是臟數(shù)據(jù)。

3.先操作數(shù)據(jù)庫(kù)

3.1.先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再更新緩存

優(yōu)點(diǎn)：可以解決先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)的假數(shù)據(jù)問(wèn)題

缺點(diǎn)：高并發(fā)場(chǎng)景下，如果多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行更新數(shù)據(jù)庫(kù)再寫(xiě)緩存操作可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)是新值，而緩存中是舊值

3.2.先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再刪除緩存

????????在高可用的系統(tǒng)系統(tǒng)里面，我們追求數(shù)據(jù)最終一致性的話，我們可以考慮先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再去刪除緩存

? ? ? ? 也算是常用的方案，這里介紹一下，這個(gè)叫 Cache Aside Pattern。如果先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再刪除緩存，那么就會(huì)出現(xiàn)更新數(shù)據(jù)庫(kù)之前有瞬間數(shù)據(jù)不是很及時(shí)。

????????同時(shí)，如果在更新之前，緩存剛好失效了，讀客戶(hù)端有可能讀到舊值，然后在寫(xiě)客戶(hù)端刪除結(jié)束后再次設(shè)置了舊值，非常巧合的情況。

????????有 2 個(gè)前提條件：緩存在寫(xiě)之前的時(shí)候失效，同時(shí)，在寫(xiě)客戶(hù)度刪除操作結(jié)束后，放置舊數(shù)據(jù) — 也就是讀比寫(xiě)慢。設(shè)置有的寫(xiě)操作還會(huì)鎖表。

這個(gè)很難出現(xiàn)，但是如果出現(xiàn)了怎么辦？使用雙刪！！！

3.3先刪數(shù)據(jù)庫(kù)再刪緩存?

先刪數(shù)據(jù)庫(kù)再刪緩存，在多線程情況下，當(dāng)一個(gè)線程刪除數(shù)據(jù)庫(kù)，另一個(gè)線程讀取緩存數(shù)據(jù)，讀到的是緩存的數(shù)據(jù)，當(dāng)先前一個(gè)線程刪完數(shù)據(jù)庫(kù)后就會(huì)更新緩存，這是緩存就正常了，產(chǎn)生了一次臟讀。?

5.解決

5.1.強(qiáng)一致性？

在強(qiáng)一致性系統(tǒng)中，通過(guò)2PC、Paxos或分布式鎖保持一致性可能會(huì)成為影響系統(tǒng)吞吐量、響應(yīng)時(shí)間和可伸縮性的昂貴開(kāi)銷(xiāo)， 因此通常采用一種相當(dāng)寬松的一致性方法，稱(chēng)為最終一致性。

5.2.最終一致性：延時(shí)雙刪

關(guān)鍵：間隔一段時(shí)間再刪除是為了保證并發(fā)讀請(qǐng)求寫(xiě)入的舊值最終能夠被第二次刪除刪除掉

缺點(diǎn)：延時(shí)雙刪可能對(duì)我們性能要求方面不能有太高的要求

注意：我們需要自行評(píng)估項(xiàng)目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)（即線程二從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù) 寫(xiě)入緩存完成）， 防止線程二覆蓋掉新數(shù)據(jù)

如果第二次刪除緩存失敗怎么辦?

4.為了防止刪除緩存失敗，可以進(jìn)行重試機(jī)制

• 同步重試，如果并發(fā)量高的時(shí)候可能會(huì)影響接口性能
• 異步重試：
  • 創(chuàng)建單獨(dú)的一個(gè)線程，進(jìn)行重試；但是在高并發(fā)的場(chǎng)景下，可能會(huì)因?yàn)閯?chuàng)建線程太多，導(dǎo)致OOM
  • 交給線程池處理；但是如果服務(wù)重啟，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失
  • 重試數(shù)據(jù)寫(xiě)入表，通過(guò)定時(shí)任務(wù)重試（可以保證數(shù)據(jù)不丟失，但是對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的該場(chǎng)景不太適用）
  • 利用MQ消息中間件進(jìn)行重試，在消費(fèi)者中處理

• 訂閱mysql的binlong，在訂閱者中，如果發(fā)現(xiàn)更新數(shù)據(jù)請(qǐng)求，則刪除響應(yīng)的緩存，比如使用canal中間件；為了保證刪除緩存成功，可以增加MQ

6.總結(jié)?

緩存策略的最佳實(shí)踐是 **Cache Aside Pattern。**分別分為讀緩存最佳實(shí)踐和寫(xiě)緩存最佳實(shí)踐。

讀緩存最佳實(shí)踐：先讀緩存，命中則返回；未命中則查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，再寫(xiě)到數(shù)據(jù)庫(kù)。

寫(xiě)緩存最佳實(shí)踐：

• 先寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)，再操作緩存；
• 直接刪除緩存，而不是修改，因?yàn)?strong>緩存的更新成本很高，刪除緩存操作簡(jiǎn)單，副作用只是增加了一次 chache miss，建議大家使用該策略。

在以上最佳實(shí)踐下，為了盡可能保證緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性，我們可以采用延遲雙刪。

防止刪除失敗，我們采用異步重試機(jī)制保證能正確刪除，異步機(jī)制我們可以發(fā)送刪除消息到 mq 消息中間件，或者利用 canal 訂閱 MySQL binlog 日志監(jiān)聽(tīng)寫(xiě)請(qǐng)求刪除對(duì)應(yīng)緩存。

那么，如果我非要保證絕對(duì)一致性怎么辦，先給出結(jié)論：

沒(méi)有辦法做到絕對(duì)的一致性，這是由 CAP 理論決定的，緩存系統(tǒng)適用的場(chǎng)景就是非強(qiáng)一致性的場(chǎng)景，所以它屬于 CAP 中的 AP。

所以，我們得委曲求全，可以去做到 BASE 理論中說(shuō)的最終一致性。

其實(shí)一旦在方案中使用了緩存，那往往也就意味著我們放棄了數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，但這也意味著我們的系統(tǒng)在性能上能夠得到一些提升。