如何保证缓存和数据库的双写一致性？

目前大部分高并发系统都是使用redis+mysql数据库来保证高性能，那么更新缓存和更新数据库的流程到底是怎么实现的呢？

目录

类别

分析

总结

拓展-延时双删

类别

实现缓存与数据库的双写一致性大致有四个类别，分别是：

①先更新缓存，再更新数据库

②先更新数据库，再更新缓存

③先删除缓存，再更新数据库

④先更新数据库，再删除缓存

分析

需要考虑两个问题：①更新缓存与删除缓存哪个更合适？②应该先操作数据库还是先操作缓存？

• 更新缓存和删除缓存哪一个更合适？

        更新缓存的优点：每一次的数据变化都更新到缓存里面，所以查询命中率较高。

        更新缓存的缺点：更新缓存的消耗比较大。频繁的更新缓存，就会影响数据库性能，如果是写频繁的业务场景，那么可能是频繁的更新缓存但是不怎么读取缓存，那更新缓存并没有什么实际意义。

        删除缓存的优点：操作简单，直接将缓存的数据删除即可。

        删除缓存的缺点：删除缓存，下一次查询会出现未命中的情况，需要从数据库读入到缓存。

        综上，删除缓存会更优。

• 应该先操作数据库还是先操作缓存？

       首先对比一下先删除缓存和先删除数据库的失败的情况：

       ①先删除缓存，再更新数据库

         

1. 进程A删除缓存  - 成功
2. 进程A更新数据库 - 失败
3. 进程B查询缓存，发现没有，要去查询数据库
4. 进程B查询数据库 - 成功
5. 进程B更新缓存 - 成功

     可以看出，最终缓存和数据库的数据是一致的，但是数据是原来的数据，不是新的。

     ②先更新数据库，再删除缓存

1. 进程A更新数据库 - 成功
2. 进程A删除数据库 - 失败
3. 进程B查询缓存 - 成功  由于删除缓存失败，得到的数据是旧的数据

      可以看出，最终的数据库和缓存数据是不一致的。

      因为它们失败的时候都存在着问题，不知道哪一个会更好，但是出现第二步失败的情况下，我们都会进行重试机制解决操作失败的问题。重试机制一般会将操作加入消息队列，然后进行异步更新。

     采取重试机制后，然后我们再来对比一下它们没有出现失败的情况下可能出现的问题：

     ①先删除缓存，再更新数据库

1. 进程A删除缓存 - 成功
2. 进程B查询缓存，发现没有，要去数据库查询
3. 进程B查询数据库 - 成功，得到旧的数据
4. 进程B更新缓存 - 成功，将旧的数据更新到缓存里面
5. 进程A更新数据库 - 成功，将新的数据更新到数据库里面 

     我们发现，由于两个进程之间并发操作，进程A的两步操作均成功，在这两步之间，进程B访问了缓存。最终结果是，缓存中存储了旧的数据，而数据库中存储了新的数据，二者数据不一致。

    ②先更新数据库，再删除缓存

1. 进程A更新数据库 - 成功
2. 进程B查询缓存 - 成功，但是读到的是旧数据
3. 进程A删除缓存 - 成功

     可见，最终缓存与数据库的数据是一致的，并且都是最新的数据。但进程B在这个过程里读到了旧的数据，可能还有其他进程也像进程B一样，在这两步之间读到了缓存中旧的数据，但因为这两步的执行速度会比较快，所以影响不是很大。对于这两步之后，其他进程再读取缓存数据的时候，就不会出现类似于进程B的问题了。

总结

先更新数据库、再删除缓存是影响更小的方案。如果第二步出现失败的情况，则可以采用重试机制来解决问题。

拓展-延时双删

由于刚刚上面说的情况，先删除缓存，再更新数据库没有出现错误的情况下，也可能出现数据不一致的情况，采用延时双删解决：

1. 删除缓存
2. 更新数据库
3. sleep n 毫秒
4. 删除缓存

阻塞一段时间之后，再次删除缓存，就可以把这个过程中缓存中不一致的数据删除掉。而具体的时间，要评估你这项业务的大致时间具体设置。

而且对于先更新数据库，再删除缓存没有出现错误的情况下，也存在一种可能性：

这种情况发生的概率很低，首先是缓存刚好失效的那一刻有读请求，并且这个读请求回写缓存的时间大于更新数据库的时间，正常的话回写缓存是比更新数据库要快的。

如果这种极端情况出现，那也需要采用延时双删策略，更新数据库后会删除缓存，此时新开一个线程等待n毫秒后再删除一次缓存，或将删除请求放入消息队列，保证缓存是新数据，或者使用消息队列定时消息，延时删除。