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作者：不学有数的程序员 \
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在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在零碎中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比方一些配置信息。
基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求十分高，比方订单和流水的数据。所以这里依据数据要求实时性不同将数据分为三级。
- 第 1 级：订单数据和领取流水数据；这两块数据对实时性和精确性要求很高，所以不增加任何缓存，读写操作将间接操作数据库。
- 第 2 级：用户相干数据；这些数据和用户相干，具备读多写少的特色，所以咱们应用 redis 进行缓存。
- 第 3 级：领取配置信息；这些数据和用户无关，具备数据量小，频繁读，简直不批改的特色，所以咱们应用本地内存进行缓存。
然而只有应用到缓存，无论是本地内存做缓存还是应用 redis 做缓存，那么就会存在数据同步的问题，因为配置信息缓存在内存中，而内存时无奈感知到数据在数据库的批改。这样就会造成数据库中的数据与缓存中数据不统一的问题。
接下来就讨论一下对于保障缓存和数据库双写时的数据一致性。
解决方案
那么咱们这里列出来所有策略，并且探讨他们优劣性。
- 先更新数据库，后更新缓存
- 先更新数据库，后删除缓存
- 先更新缓存，后更新数据库
- 先删除缓存，后更新数据库
先更新数据库，后更新缓存
这种场景个别是没有人应用的，次要起因是在更新缓存那一步，为什么呢？因为有的业务需要缓存中存在的值并不是间接从数据库中查出来的，有的是须要通过一系列计算来的缓存值，那么这时候后你要更新缓存的话其实代价是很高的。如果此时有大量的对数据库进行写数据的申请，然而读申请并不多，那么此时如果每次写申请都更新一下缓存，那么性能损耗是十分大的。
举个例子比方在数据库中有一个值为 1 的值，此时咱们有 10 个申请对其每次加一的操作，然而这期间并没有读操作进来，如果用了先更新数据库的方法，那么此时就会有十个申请对缓存进行更新，会有大量的冷数据产生，如果咱们不更新缓存而是删除缓存，那么在有读申请来的时候那么就会只更新缓存一次。
先更新缓存，后更新数据库
这一种状况应该不须要咱们思考了吧，和第一种状况是一样的。
先删除缓存，后更新数据库
该计划也会出问题，具体呈现的起因如下。
此时来了两个申请，申请 A（更新操作）和申请 B（查问操作）
- 申请 A 会先删除 Redis 中的数据，而后去数据库进行更新操作
- 此时申请 B 看到 Redis 中的数据时空的，会去数据库中查问该值，补录到 Redis 中
- 然而此时申请 A 并没有更新胜利，或者事务还未提交
那么这时候就会产生数据库和 Redis 数据不统一的问题。如何解决呢？其实最简略的解决办法就是延时双删的策略。
然而上述的保障事务提交完当前再进行删除缓存还有一个问题，就是如果你应用的是 Mysql 的读写拆散的架构的话，那么其实主从同步之间也会有时间差。
此时来了两个申请，申请 A（更新操作）和申请 B（查问操作）
- 申请 A 更新操作，删除了 Redis
- 申请主库进行更新操作，主库与从库进行同步数据的操作
- 请 B 查问操作，发现 Redis 中没有数据
- 去从库中拿去数据
- 此时同步数据还未实现，拿到的数据是旧数据
此时的解决办法就是如果是对 Redis 进行填充数据的查询数据库操作，那么就强制将其指向主库进行查问。
先更新数据库，后删除缓存
问题：这一种状况也会呈现问题，比方更新数据库胜利了，然而在删除缓存的阶段出错了没有删除胜利，那么此时再读取缓存的时候每次都是谬误的数据了。
此时解决方案就是利用音讯队列进行删除的弥补。具体的业务逻辑用语言形容如下：
- 申请 A 先对数据库进行更新操作
- 在对 Redis 进行删除操作的时候发现报错，删除失败
- 此时将 Redis 的 key 作为音讯体发送到音讯队列中
- 零碎接管到音讯队列发送的音讯后再次对 Redis 进行删除操作
然而这个计划会有一个毛病就是会对业务代码造成大量的侵入，深深的耦合在一起，所以这时会有一个优化的计划，咱们晓得对 Mysql 数据库更新操作后再 binlog 日志中咱们都可能找到相应的操作，那么咱们能够订阅 Mysql 数据库的 binlog 日志对缓存进行操作。
总结
每种计划各有利弊，比方在第二种先删除缓存，后更新数据库这个计划咱们最初探讨了要更新 Redis 的时候强制走主库查问就能解决问题，那么这样的操作会对业务代码进行大量的侵入，然而不须要减少的零碎，不须要减少整体的服务的复杂度。
最初一种计划咱们最初探讨了利用订阅 binlog 日志进行搭建独立零碎操作 Redis，这样的毛病其实就是减少了零碎复杂度。其实每一次的抉择都须要咱们对于咱们的业务进行评估来抉择，没有一种技术是对于所有业务都通用的。没有最好的，只有最适宜咱们的。
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