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哈喽哈喽大家猴，我是把代码写成 bug 的大头菜。公众号：大头菜技术(bigheadit)。原创不易，但欢送转载。
本文次要分享一下对于缓存一致性问题和其解决方案。上面是本文的次要目录，大家能够挑着看。
目录
- 什么是缓存一致性
- 为什么要保障缓存一致性
- 如何保障缓存一致性
- 如何做到强一致性
- 总结
01 什么是缓存一致性
就是缓存和数据库的数据不统一导致的问题，缓存一致性分为强一致性和最终一致性。
- 强一致性，这个比拟损耗性能，比较复杂，退出之后，可能会比没加缓存更慢。
- 最终一致性，是容许缓存数据和数据库数据一段时间内不统一，但数据最终会保持一致。这个性能较高。
02 为什么要保障缓存一致性
因为业务中存在一些写操作导致的，是要先写缓存，还是先写数据库。二者程序的不同会导致不同的问题。
单纯的读操作，是不会导致缓存一致性问题的，因为读是幂等的哈。读无数次都是不会变的，因而就不存在读操作引起缓存一致性问题。
因而导致缓存不统一的就是写操作了。写操作是导致缓存不统一的起因。但这不是要保障缓存一致性的理由，
归根结底都是业务须要，如果业务需要容许缓存和数据库的不统一，那就不须要保障缓存一致性了。
03 如何保障缓存一致性（解决方案）
置信很多人都晓得经典计划：cache aside pattern。
首先明确的是，读不会产生缓存一致性问题。是写操作，才会产生缓存一致性问题。
第一点，生效：申请过去时，先拜访缓存，缓存不存在，再去拜访数据库，更新缓存。
第二点，读：申请过去时，缓存中有数据，间接返回数据。
第三点，写：先更新数据库，后删除缓存。
要害在第三点，前提，数据库必定是更新的。剩下的问题就是：是要更新缓存？还是要删除缓存？是先对数据库操作？还是先对缓存操作？
俩俩组合有 4 种可能性：
- 先更新缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后更新缓存
- 先删除缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后删除缓存
1. 先更新缓存，后更新数据库
首先咱们要明确，更新数据库或者更新缓存，都面临着更新失败的危险。但在互联网高并发的环境中和依据墨菲定律，这个事是肯定会产生的。
- 先更新缓存，胜利了
- 后更新数据库，失败了，当然你会说重试，好，那我就重试 N 次，但如果数据库彻底挂了，复原不了了，重试也没用
导致问题：数据失落，数据库外面的数据还是老数据
2. 先更新数据库，后更新缓存
假如有两个申请， A 申请是更新，B 申请是更新，A 先 B 后，但二者距离很短
- 线程 A 更新了数据库
- 线程 B 更新了数据库
- 线程 B 更新了缓存
- 线程 A 更新了缓存
导致问题：缓存中是旧数据，数据库中是新数据，这就不统一了。还有就是更新后的缓存，真的会被再读取吗？如果缓存数据不再被读取，那就白白操作了一次缓存更新操作。并且还占用内存空间。
依据这个例子，能够看出，更新缓存是不可取的，那就间接删除缓存吧。接着看
3. 先删除缓存，后更新数据库
假如有两个申请， A 申请是更新，B 申请是读，可能呈现的问题
- 线程 A 删除缓存
- 线程 B 查问不到缓存，间接去数据库查旧值
- 线程 A 将新值写入数据库
- 线程 B 更新缓存
导致问题：缓存中的是旧值，数据库中的是新值，二者不统一。进一步，如果数据库存在读写拆散，那么缓存和数据库数据不统一的状况进一步加剧。
- 线程 A 删除缓存
- 线程 A 将新值写入主数据库，但未同步数据到从数据库
- 线程 B 查问不到缓存，间接去从数据库查，查到旧值
- 线程 B 更新缓存
- 新数据同步到从数据库
导致问题：缓存是旧值，数据库是新值，二者数据不统一
4. 先更新数据库，后删除缓存
假如有两个申请， A 申请是读，B 申请是更新，可能会呈现的问题
- 缓存刚好生效
- 线程 A 查数据库，失去旧值
- 线程 B 更新数据库
- 线程 B 删除缓存
- 线程 A 更新缓存
导致问题：缓存是旧值，数据库是新值，二者不统一。但这种状况的可能性相对来说比拟小，因为须要缓存刚好生效，并且此时有一个线程去读，且刚好又有一个写的线程。而且写的线程实践上是比读的线程慢的，因为写的线程，须要加锁。而查问不必加锁，不包含简单的查问。
在数据库读写拆散的状况下，这种状况会更加显著：
- 线程 B 更新主库
- 线程 B 删除缓存
- 线程 A 查问缓存，没有命中，查问从库失去旧值
- 数据同步到从库
- 线程 A 更新缓存
导致问题：缓存数据和数据库数据不统一
如果思考更新数据库或者更新缓存失败的话，那么更新数据库失败的话，其实数据库和缓存都是旧数据，因而不存在数据不统一的状况。
如果更新缓存失败，那么有过期工夫来保障最终一致性。如果非要较真的话，能够退出重试机制。
重试机制能够用线程池，也能够用 MQ。MQ 更加牢靠。能够间接订阅 MySQL 的 binlog，来触发缓存的删除。当然，其实 MQ 也会挂。然而 MQ 和缓存都一起挂的几率，应该很小吧。
综上所述四种状况
尽管每种计划都有各自的问题，但呈现几率较小的是 先更新数据库，后删除缓存 计划。为什么先更新数据库？因为数据库的长久化能力比缓存好。上述四种状况，还可能呈现缓存并发，缓存穿透，缓存雪崩的问题。这些问题，这里就不探讨了。感兴趣的话，本人去看我的相干文章。
04 如何做到强一致性
计划一：分布式事务
能够用分布式事务，分布式事务，具体的实现有 2PC、3PC、音讯队列等。如果要采纳这个计划，架构设计中要引入很多容错、回退、兜底的措施。业务代码就减少复杂性了。还有人说用分布式一致性算法 paxos 和 raft，这就更简单了。
计划二：分布式读写锁
首先，咱们回到 先更新数据库，后删除缓存，要明确什么时候会呈现脏数据？
呈现脏数据：更新数据库后，删除缓存之前。这时候二者数据是不统一的。
如果实现更新数据库时，所有读申请都被阻塞。这就解决了数据不统一的问题，这其实是串行化思路。但结果，当然是性能下滑。
总结
其实抉择数据的强一致性和数据的最终一致性。得看具体需要，我如同说了一句废话。然而放弃强一致性，意味着咱们零碎的性能失去肯定水平的晋升。相同，如果咱们谋求强一致性，那就会巨简单，而且可能得失相当，可能性能比不加缓存时还低。缓存这货色，想要用得好，就须要好好推敲，比方过期工夫的设置，长久化，故障复原，空间和工夫的均衡，一致性的抉择，这些都要好好斟酌，没有最好的计划，只有适合的计划。
