关于java:面试官缓存一致性问题怎么解决

对于 Redis 的其余的一些面试问题曾经写过了，比方常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，然而还有一个比拟麻烦的问题就是如何保障缓存一致性。

对于缓存和数据库的操作，次要有以下两种形式。

先删缓存，再更新数据库

先删除缓存，数据库还没有更新胜利，此时如果读取缓存，缓存不存在，去数据库中读取到的是旧值，缓存不统一产生。

解决方案

延时双删

延时双删的计划的思路是，为了防止更新数据库的时候，其余线程从缓存中读取不到数据，就在更新完数据库之后，再 sleep 一段时间，而后再次删除缓存。

sleep 的工夫要对业务读写缓存的工夫做出评估，sleep 工夫大于读写缓存的工夫即可。

流程如下：

1. 线程 1 删除缓存，而后去更新数据库
2. 线程 2 来读缓存，发现缓存曾经被删除，所以间接从数据库中读取，这时候因为线程 1 还没有更新实现，所以读到的是旧值，而后把旧值写入缓存
3. 线程 1，依据估算的工夫，sleep，因为 sleep 的工夫大于线程 2 读数据 + 写缓存的工夫，所以缓存被再次删除
4. 如果还有其余线程来读取缓存的话，就会再次从数据库中读取到最新值

先更新数据库，再删除缓存

如果反过来操作，先更新数据库，再删除缓存呢？

这个就更显著的问题了，更新数据库胜利，如果删除缓存失败或者还没有来得及删除，那么，其余线程从缓存中读取到的就是旧值，还是会产生不统一。

解决方案

音讯队列

这是网上很多文章里都有写过的计划。然而这个计划的缺点会更显著一点。

先更新数据库，胜利后往音讯队列发消息，生产到音讯后再删除缓存，借助音讯队列的重试机制来实现，达到最终一致性的成果。

这个解决方案其实问题更多。

1. 引入消息中间件之后，问题更简单了，怎么保障音讯不失落更麻烦
2. 就算更新数据库和删除缓存都没有产生问题，音讯的提早也会带来短暂的不一致性，不过这个提早相对来说还是能够承受的

进阶版音讯队列

为了解决缓存一致性的问题独自引入一个音讯队列，太简单了。

其实，个别大公司自身都会有监听 binlog 音讯的音讯队列存在，次要是为了做一些核查的工作。

这样，咱们能够借助监听 binlog 的音讯队列来做删除缓存的操作。这样做的益处是，不必你本人引入，侵入到你的业务代码中，中间件帮你做理解耦，同时，中间件的这个货色自身就保障了高可用。

当然，这样音讯提早的问题仍然存在，然而相比单纯引入音讯队列的做法更好一点。

而且，如果并发不是特地高的话，这种做法的实时性和一致性都还算能够承受的。

其余解决方案

设置缓存过期工夫

每次放入缓存的时候，设置一个过期工夫，比方 5 分钟，当前的操作只批改数据库，不操作缓存，期待缓存超时后从数据库从新读取。

如果对于一致性要求不是很高的状况，能够采纳这种计划。

这个计划还会有另外一个问题，就是如果数据更新的特地频繁，不一致性的问题就很大了。

在理论生产中，咱们有一些流动的缓存数据是应用这种形式解决的。

因为流动并不频繁产生扭转，而且对于流动来说，短暂的不一致性并不会有什么大的问题。

为什么是删除，而不是更新缓存？

咱们以 先更新数据库，再删除缓存 来举例。

如果是更新的话，那就是 先更新数据库，再更新缓存。

举个例子：如果数据库 1 小时内更新了 1000 次，那么缓存也要更新 1000 次，然而这个缓存可能在 1 小时内只被读取了 1 次，那么这 1000 次的更新有必要吗？

反过来，如果是删除的话，就算数据库更新了 1000 次，那么也只是做了 1 次缓存删除，只有当缓存真正被读取的时候才去数据库加载。

总结

首先，咱们要明确一点，缓存不是更新，而应该是删除。

删除缓存有两种形式：

1. 先删除缓存，再更新数据库。解决方案是应用提早双删。
2. 先更新数据库，再删除缓存。解决方案是音讯队列或者其余 binlog 同步，引入音讯队列会带来更多的问题，并不举荐间接应用。

针对缓存一致性要求不是很高的场景，那么只通过设置超时工夫就能够了。

其实，如果不是很高的并发，无论你抉择先删缓存还是后删缓存的形式，都简直很少能产生这种问题，然而在高并发下，你应该晓得怎么解决问题。

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