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Cache Aside策略
Cache Aside 是一种常用的缓存和数据库读写策略，“先更新数据库，再删除缓存”是其中更新数据的一种方式。
1. 原理：当有数据更新操作时，先对数据库进行更新操作，成功后再将对应的缓存数据删除。后续查询该数据时，由于缓存中没有对应数据（已被删除），就会去数据库中查询最新的数据，然后再将查询到的数据更新到缓存中，以供后续查询使用。
2. 优点：实现相对简单，在大部分情况下能够保证数据库和缓存数据的一致性，适合数据更新频率不是特别高，并且对缓存数据一致性要求不是极其严格的场景。
3. 缺点：在高并发场景下可能会出现数据不一致的问题。比如，线程 A 更新数据库，还没来得及删除缓存时，线程 B 发起读请求，发现缓存存在，就读取了旧的缓存数据，然后线程 A 删除了缓存，后续线程 B 又更新了缓存，导致缓存中是旧数据。
4. 解决办法：可以通过延时双删来减少数据不一致的概率。即先删除缓存，更新数据库，等待一段时间（这个时间要预估数据库更新和其他线程读取的时间）后再删除一次缓存。
示例代码（以 Java 语言，结合 Spring 框架，使用 Redis 作为缓存为例）：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserRepository userRepository;@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Transactionalpublic void updateUser(User user) {// 更新数据库userRepository.save(user);// 删除缓存redisTemplate.delete("user:" + user.getId());}
}缓存的延时双删策略
缓存的延时双删策略是在Cache Aside策略基础上，为解决高并发下数据不一致问题而优化的一种缓存更新策略。
基本原理
- 先删除缓存，然后更新数据库。这一步是为了让后续请求能及时从数据库获取最新数据，避免读取到旧的缓存数据。
- 延迟一段时间后再次删除缓存。这段延迟时间是为了确保在数据库更新完成后，可能存在的并发读请求已经从数据库读取到新数据并更新了缓存，此时再次删除缓存可以防止旧数据再次被写入缓存。
代码示例
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserRepository userRepository;@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Transactionalpublic void updateUser(User user) {// 第一次删除缓存redisTemplate.delete("user:" + user.getId());// 更新数据库userRepository.save(user);// 模拟延迟，这里使用线程休眠来模拟try {Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}// 第二次删除缓存redisTemplate.delete("user:" + user.getId());}
}
注意事项
- 延迟时间设置：需要根据系统中数据库更新的速度、缓存数据的读写频率等实际情况来合理设置。如果设置过短，可能无法达到预期效果；设置过长，则可能导致缓存长时间处于不一致状态。
- 并发问题处理：即使采用了延时双删策略，在极端情况下仍可能存在数据不一致的问题。例如，如果在两次删除缓存之间，有大量并发请求同时读取旧缓存数据并更新缓存，还是可能导致缓存中出现旧数据。可以结合其他手段，如分布式锁来进一步保证数据一致性。
- 应用场景：适用于对数据一致性要求较高，且存在高并发读写操作的场景，但会增加系统的复杂性和性能开销。