分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

为什么写这篇文章？

首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。

但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。

文章结构

本文由以下三个部分组成

1、讲解缓存更新策略

2、对每种策略进行缺点分析

3、针对缺点给出改进方案

正文

先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此，接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。

在这里，我们讨论三种更新策略：

先更新数据库，再更新缓存

先删除缓存，再更新数据库

先更新数据库，再删除缓存

应该没人问我，为什么没有先更新缓存，再更新数据库这种策略。

(1)先更新数据库，再更新缓存

这套方案，大家是普遍反对的。为什么呢？有如下两点原因。

原因一（线程安全角度）

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现

（1）线程A更新了数据库

（2）线程B更新了数据库

（3）线程B更新了缓存

（4）线程A更新了缓存

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。

原因二（业务场景角度）

有如下两点：

（1）如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。

（2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

接下来讨论的就是争议最大的，先删缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再删缓存的问题。

(2)先删缓存，再更新数据库

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:

（1）请求A进行写操作，删除缓存

（2）请求B查询发现缓存不存在

（3）请求B去数据库查询得到旧值

（4）请求B将旧值写入缓存

（5）请求A将新值写入数据库

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

那么，如何解决呢？采用延时双删策略

伪代码如下

publicvoidwrite(String key,Object data){        redis.delKey(key);        db.updateData(data);        Thread.sleep(1000);        redis.delKey(key);    }

转化为中文描述就是

（1）先淘汰缓存

（2）再写数据库（这两步和原来一样）

（3）休眠1秒，再次淘汰缓存

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。

那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？

针对上面的情形，读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

如果你用了mysql的读写分离架构怎么办？

ok，在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

（1）请求A进行写操作，删除缓存

（2）请求A将数据写入数据库了，

（3）请求B查询缓存发现，缓存没有值

（4）请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值

（5）请求B将旧值写入缓存

（6）数据库完成主从同步，从库变为新值

上述情形，就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。

采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？

ok，那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。

第二次删除,如果删除失败怎么办？

这是个非常好的问题，因为第二次删除失败，就会出现如下情形。还是有两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作，为了方便，假设是单库：

（1）请求A进行写操作，删除缓存

（2）请求B查询发现缓存不存在

（3）请求B去数据库查询得到旧值

（4）请求B将旧值写入缓存

（5）请求A将新值写入数据库

（6）请求A试图去删除请求B写入对缓存值，结果失败了。

ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败，会再次出现缓存和数据库不一致的问题。

如何解决呢？

具体解决方案，且看博主对第(3)种更新策略的解析。

(3)先更新数据库，再删缓存

不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生

作者：java菜
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