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wzjs 2025/9/3 12:22:56

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原子性保证：
若数据库与缓存的写操作在同一事务中完成（如分布式事务框架 Seata），则：
- 成功：两者均更新，数据一致。
- 失败：事务回滚，数据回退到初始状态。
```
@Transactional
public void updateData(Data data) {mysql.update(data);  // 更新数据库redis.set(data.key, data.value);  // 同步更新缓存
}
```
时序控制：
在单线程或无并发冲突的场景下，同步双写能确保缓存与数据库的实时一致，避免脏读。

吞吐量下降：
同步双写的延迟等于数据库与缓存操作的总和。若 Redis 写入耗时 2ms，MySQL 写入耗时 5ms，单次操作延迟为 7ms，QPS 上限约 142（1000ms/7ms），远低于纯数据库操作的 200 QPS。
资源竞争：
高并发下，线程因等待 Redis 和 MySQL 的响应而阻塞，加剧性能恶化。

时序覆盖问题：
若两个并发请求先后更新同一数据：
1. 线程A更新数据库为100，更新缓存为100。
2. 线程B更新数据库为150，更新缓存为150。
- 若缓存写入顺序为 B→A，最终缓存值为100（与数据库150冲突）。

降低并发冲突：
删除缓存后，后续读请求会触发缓存重建，此时直接从数据库加载最新值，避免旧数据残留。
简化一致性模型：
通过 Cache-Aside 模式（先更新数据库再删缓存）或 延迟双删，将一致性风险窗口控制在极短时间。
```
写流程：
1. 删除缓存 → 2. 更新数据库 → 3. 延迟（如 500ms） → 4. 再次删除缓存
```

分布式锁：
在删缓存和更新数据库时加锁，确保同一时刻仅一个线程操作数据。

RLock lock = redisson.getLock("data_lock");
lock.lock();
try {redis.delete(key);mysql.update(data);
} finally {lock.unlock();
}

版本号控制：
在缓存值中嵌入版本号，更新时校验版本，防止旧数据覆盖。
```
{"value": "data","version": 3  // 与数据库版本号同步
}
```

异步监听 Binlog：
通过 Canal 或 Debezium 监听 MySQL 变更日志，异步更新或删除缓存，实现最终一致性。
```
MySQL → Binlog → MQ（如 Kafka） → 消费者更新/删除缓存
```
- 优势：业务代码零侵入，数据变更与缓存操作解耦。
- 延迟：通常控制在 100ms 以内，满足多数业务需求。