數(shù)據(jù)庫跟緩存的雙寫一致性
1 關(guān)于一致性
為加速系統(tǒng)性能一般都會引入緩存機(jī)制，比如 Redis。這種情況下當(dāng)用戶讀數(shù)據(jù)時一般會按照如下流程：
關(guān)于讀的流程大家是沒有異議的，但是對于數(shù)據(jù)的更新呢，如何操作才算合理呢？
先更新數(shù)據(jù)庫再更新緩存。
先刪緩存再更新數(shù)據(jù)庫。
先更新數(shù)據(jù)庫再刪緩存。
2 一致性解決方法
2.1 緩存TTL
簡單直接又暴力的方法，如果有些數(shù)據(jù)不重要，我們讀完一次數(shù)據(jù)到緩存后設(shè)置個TTL即可，等待超時后緩存自動從數(shù)據(jù)庫讀取下數(shù)據(jù)。
2.2 先更新數(shù)據(jù)庫 再更新緩存
假如我們有A、B兩個請求，A請求將age = 14，B請求將age = 12。我們看下正常執(zhí)行跟非正常執(zhí)行情況：
可發(fā)現(xiàn)如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)震蕩會導(dǎo)致緩存的數(shù)據(jù)是舊數(shù)據(jù)。因此這種方法不可取。并且如果是如下場景也不合適：
寫場景多而讀場景少的業(yè)務(wù)需求，此時緩存不是經(jīng)常性的讀，卻被頻繁的更新。
如果緩存的數(shù)據(jù)是經(jīng)過各種復(fù)雜計算后寫入的，那每次寫入緩存都要運算一次，此法不可取。
2.3 先刪緩存 再更新數(shù)據(jù)庫
假如A先請求更改數(shù)據(jù)，B請求讀數(shù)據(jù)，如果因為網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致發(fā)生如下情況也會造成緩存臟數(shù)據(jù)，如果此時緩存沒有設(shè)置TTL那會一直是臟數(shù)據(jù)。
上面這種情況如何解決呢？一般可以采用
延時雙刪策略，他的核心執(zhí)行流程如下：public void write(String key,Object value){
redis.delKey(key);
db.updateValue(value);
Thread.sleep(1000); // 再次刪除
redis.delKey(key);
}
該思路落實到流程圖上如下所示：
sleep的時間要根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)邏輯耗時而定，反正目的是
確保讀請求結(jié)束，寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。當(dāng)然如果用的是主從寫讀架構(gòu)，那處理思路跟上面類似，無非就是休眠時間再加上主從同步的時間即可。
可是其實第二次刪除還是有不妥的地方：
二次刪除前面涉及到休眠，可能導(dǎo)致系統(tǒng)性能降低，可以采用異步的方式，再起一個線程來進(jìn)行異步刪除。
如果二次刪除失敗了，還是會導(dǎo)致緩存臟數(shù)據(jù)存在的啊！
2.4 先更新數(shù)據(jù)庫 再刪緩存
針對緩存更新問題，老外提出了一個名為《Cache-Aside pattern》的緩存更新套路，該策略在Facebook中也廣泛使用，該策略指出：
失效：應(yīng)用程序先從緩存取數(shù)據(jù)，沒有得到，則從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)，成功后，放到緩存中。命中：應(yīng)用程序從緩存中取數(shù)據(jù)，取到后返回。更新：先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫中，成功后，再讓緩存失效。
假如此時A、B兩個線程同時請求，正常來講不管你是讀寫分離還是單機(jī)版，讀一般比寫快。那刪除緩存一般是有效的。
但是也有可能別的原因?qū)е伦x比寫還慢，導(dǎo)致我們刪了個寂寞，雖然這種情況很少發(fā)生。
該方案相比先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫還是穩(wěn)妥些的，但是也不是萬無一失的。不管是先刪緩存再更新數(shù)據(jù)庫還是先更新數(shù)據(jù)庫再刪緩存，
如果刪除緩存失敗了都會導(dǎo)致緩存跟數(shù)據(jù)不一致問題！2.5 消息隊列 確保消息刪除
通過消息隊列的確認(rèn)消費機(jī)制來刪除緩存。
缺點也很明顯：
對業(yè)務(wù)線代碼造成大量的侵入，引入了中間件。
消息的延遲刪除也會造成短暫的不一致。
2.6 專門程序+消息隊列 確保消息刪除
該方案啟動一個訂閱程序去訂閱數(shù)據(jù)庫的binlog，獲得需要操作的數(shù)據(jù)。在應(yīng)用程序中，另起一段程序，獲得這個訂閱程序傳來的信息，進(jìn)行刪除緩存操作。
訂閱binlog程序在mysql中有現(xiàn)成的中間件叫canal，可以完成訂閱binlog日志的功能。
3 總結(jié)
分析后你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新時緩存是刪除不是更新，而刪除緩存一般有三種方法：
如果緩存數(shù)據(jù)不敏感，直接給緩存設(shè)置TTL即可。
先刪緩存再更新數(shù)據(jù)庫，此時需配合延時雙刪技術(shù)，但可能導(dǎo)致二次刪除失敗。
先更新數(shù)據(jù)庫再刪緩存，此時需配合binlog消費 + 消息隊列來實現(xiàn)。
4 參考
Java后端：http://rjzheng.cnblogs.com
艾小仙分布式鎖：https://t.1yb.co/jaaA
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