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Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景.

写操作: 先更新db,然后直接删除cache

读操作:从cache中读取数据,读取到就直接返回,cache中读取不到的话,就从db中读取数据返回,再把数据放到cache中

1. 问题:在写数据的过程中,可以先删除cache,再更新db么?
答案:
（1）缓存穿透问题

如果在删除缓存后，更新数据库的操作失败（例如由于网络问题或数据库故障），那么缓存中将不存在该数据，而数据库中的数据也未更新。此时，后续的读请求会直接访问数据库，可能会导致数据库压力过大，甚至可能读取到错误的数据。

（2）数据一致性问题

在高并发场景下，如果多个写操作同时进行，可能会出现以下情况：

• 一个写操作删除了缓存，但尚未完成数据库更新。

• 另一个写操作读取了旧数据并更新了数据库。

• 第一个写操作完成数据库更新，但此时数据库中的数据已经是第二个写操作的结果，导致数据不一致。

（3）缓存雪崩问题

如果大量缓存同时被删除，而数据库更新操作尚未完成，可能会导致大量请求直接访问数据库，从而引发数据库性能瓶颈甚至崩溃。

2. 问题:在写数据的过程中，先更新 db，后删除 cache 就没有问题了么？

（1）缓存击穿问题

如果在更新数据库后，删除缓存的操作失败（例如由于网络问题或缓存服务不可用），那么缓存中可能仍然存在旧数据。后续的读请求可能会从缓存中读取到过时的数据，导致数据不一致。

（2）高并发场景下的问题

在高并发环境下，可能会出现以下情况：

• 并发写操作：多个写操作同时更新数据库并删除缓存。如果缓存删除操作的顺序与数据库更新操作的顺序不一致，可能会导致缓存与数据库之间的数据不一致。

• 读写冲突：在更新数据库和删除缓存之间存在时间窗口。如果在这个时间窗口内有读请求，可能会导致读取到旧数据（如果缓存尚未被删除）。

（3）缓存雪崩问题

如果大量数据同时更新数据库并删除缓存，可能会导致缓存中大量数据失效。此时，后续的读请求会直接访问数据库，可能会对数据库造成巨大压力，甚至导致数据库性能瓶颈或崩溃

为了更好的解决上述出现的问题可以按以下操作:

（1）先删除缓存，再更新数据库

虽然这种顺序也有问题，但可以通过以下方式优化：

• 使用分布式锁：确保删除缓存和更新数据库的操作是原子性的。

• 引入事务机制：如果缓存服务支持事务，可以将删除缓存和更新数据库的操作放在一个事务中。

• 设置合理的缓存失效时间：即使删除缓存失败，也可以为缓存设置一个短暂的失效时间，避免缓存长时间不可用。

（2）使用缓存一致性中间件

一些缓存一致性中间件（如Redisson、ShardingSphere等）提供了更高级的缓存一致性解决方案，可以自动处理缓存与数据库之间的同步问题，避免数据不一致。

 

Redission解决缓存一致性问题的方案:

1. 分布式锁

Redisson 的分布式锁可以有效解决并发更新导致的缓存一致性问题。通过在更新数据库和删除缓存的操作之间使用分布式锁，可以确保以下几点：

• 原子性操作：在更新数据库和删除缓存之间不会被其他操作插入，避免数据不一致。

• 避免脑裂现象：Redisson 采用 Redlock 算法，确保在分布式环境中锁的可靠性。

• 锁续命机制：对于长任务，Redisson 提供看门狗机制，自动续命锁，防止锁超时。

实现步骤：

1. 在更新数据库之前，获取分布式锁。

2. 更新数据库。

3. 删除缓存。

4. 释放分布式锁。

2. 延迟双删策略

延迟双删是一种常用的缓存一致性优化方案：

1. 先删除缓存。

2. 更新数据库。

3. 延迟一段时间（例如 100 毫秒）后，再次删除缓存。

这种方法可以减少并发读请求导致的脏数据问题。不过，如果第二次删除缓存失败，仍然可能导致数据不一致。

3. 消息队列

使用消息队列可以异步处理缓存更新操作：

1. 更新数据库。

2. 将删除缓存的操作发送到消息队列。

3. 消息队列消费者监听消息，执行删除缓存的操作。

这种方法可以减少对主流程的阻塞，提高系统性能。同时，消息队列的重试机制可以确保缓存删除操作最终成功。

4. 基于 Binlog 的异步更新

通过监听数据库的 Binlog 变更事件，可以实现缓存的异步更新：

1. 更新数据库。

2. 使用工具（如 Canal）解析 Binlog，将变更事件发送到消息队列。

3. 消费者根据事件类型更新或删除缓存。

这种方法的优点是解耦了业务代码，减少了对主流程的侵入。

5. 读写锁

Redisson 提供了读写锁机制，可以在读写操作中使用：

• 写操作：获取写锁，更新数据库，删除缓存，释放写锁。

• 读操作：获取读锁，读取缓存或数据库，释放读锁。

这种方法可以有效控制并发访问，确保数据一致性。

总结

Redisson 提供了多种机制来解决缓存一致性问题，具体选择哪种方案需要根据业务需求和系统特性来决定：

• 如果需要强一致性，可以使用分布式锁。

• 如果可以接受最终一致性，可以使用延迟双删、消息队列或 Binlog 异步更新。

• 对于读写操作频繁的场景，可以使用读写锁