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🔄 一、数据实时同步失效（强一致性）
原理：数据库变更后立即失效或更新缓存，保证数据强一致。
实现方式：
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Cache Aside（旁路缓存）：
- 读流程：读缓存 → 未命中则读库 → 回填缓存。
- 写流程：更新数据库 → 删除缓存（非更新）。
- 关键优化：
- 延迟双删：更新DB后删除缓存，延迟500ms再删一次，防止并发读导致的脏数据。
- 加锁防击穿：缓存未命中时，用分布式锁（如Redis
SETNX）控制单线程读库回填。
- 适用场景：金融交易、库存扣减等强一致性场景。
-
Read/Write Through（读写穿透）：
- 应用只操作缓存，由缓存服务同步更新数据库（如Ehcache + DB集成）。
- 优点：业务无侵入；缺点：写延迟高，依赖缓存服务可靠性。
⏱️ 二、数据准实时更新（最终一致性）
原理：数据库变更后异步更新缓存，延迟通常在毫秒~秒级。
实现方式：
-
消息队列解耦：
- 更新数据库 → 发MQ（如Kafka） → 消费者异步更新缓存。
- 关键设计：
- 消息顺序性：同一数据的更新需保证顺序消费（如Kafka分区键用数据ID）。
- 幂等处理：消费端校验版本号或唯一ID，防重复更新。
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Binlog监听：
- 工具监听数据库Binlog（如Canal） → 解析变更事件 → 更新缓存。
- 优点：与业务解耦，适合多服务协作场景。
适用场景：电商商品详情页、社交动态等可容忍短暂不一致的场景。
⏰ 三、任务调度更新（最终一致性）
原理：定时任务批量同步数据库与缓存，延迟分钟~小时级。
实现方式：
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增量同步：
- 任务扫描DB变更记录（如
update_time字段），仅同步增量数据。 - 优化：分页查询 + 时间窗口滚动，避免全表扫描。
- 任务扫描DB变更记录（如
-
全量同步：
- 定期全量刷缓存（如每日凌晨），兜底数据一致性。
- 风险：大数据量时可能引发数据库负载陡增，需分批次执行。
适用场景：BI报表、排行榜等低频变更、高计算耗时的数据。
🔧 四、增量 vs 全量更新策略
| 策略 | 适用场景 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 增量更新 | 数据变更频繁，需高效同步 | 基于Binlog/更新时间戳，仅同步变更部分。 |
| 全量更新 | 数据量小或变更极少 | 定时全量扫描，配合缓存预热机制。 |
💡 五、选型建议与避坑指南
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一致性要求：
- 强一致：实时同步 + 延迟双删（如支付系统）。
- 最终一致：消息队列/Binlog异步（如内容展示页）。
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性能与风险平衡：
- 频繁写场景避免直接更新缓存，优先删除（防无效写入）。
- 热点数据用逻辑过期：缓存永不过期，后台异步更新数据。
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兜底设计：
- 所有策略需叠加 TTL过期，防逻辑漏洞导致长期脏数据。
总结：
- 实时同步：强一致首选，但需应对并发问题（延迟双删 + 锁）。
- 准实时更新：平衡性能与一致性，依赖消息顺序与幂等。
- 任务调度：最终一致兜底，适合离线计算场景。
最终建议：90%场景用 Cache Aside + 异步补偿（如MQ），配合TTL过期，兼顾开发效率与稳定性。