在MYSQL数据库集文章中，仔细的学习了一些MYSQL数据库的知识。但是，随着我们的业务越来越好，那么我们不可能直接去操作MYSQL数据库。因为直接去操作MYSQL终究会有比较多的I/O操作，而使整个系统的性能最终受到数据库I/O的制约而无法承载。所以，我们一般会给服务器加入缓存，这样客户端的操作可以直接操作缓存，从而减轻数据库的压力。而NOSQL中的redis比较常用的场景就是作为缓存。

当我们引入缓存之后，怎么样去更新缓存和数据库的数据呢？

• 先更新数据库，再更新缓存

• 先更新缓存，再更新数据库

• 先删除缓存，再更新数据库

• 先更新数据库，再删除缓存

先更新数据库，再更新缓存

假如我们有「请求 A 」和「请求 B 」两个请求，同时更新「同一条」数据，则可能出现这样的顺序：

 图解析说明：

「请求 A 」先把数据库的数据更新为1，然后在更新缓存之前，「请求 B 」再将数据库的数据更新为2，紧接着把缓存数据更新为2，然后「请求 A 」才更新缓存数据为1.

可以看出，这个时候数据库的数据是2，而缓存的数据是1，这就出现了数据库和缓存数据不一致现象。

先更新缓存，再更新数据库

和先更新数据库，再更新缓存​​​​​​​同样的例子，但顺序不一样：

 图解析说明：

「请求 A 」先将缓存的数据更新为 1，然后在更新数据库前，「请求 B 」将缓存的数据更新为 2，紧接着把数据库更新为 2，然后「请求 A 」才将数据库的数据为1.

可以看出，这个时候数据库的数据是1，而缓存的数据是2，这样也出现了数据库和缓存数据不一致现象。

所以，不管是「先更新数据库，再更新缓存​​​​​​​」，还是「先更新缓存，再更新数据库」，这两个方案都存在并发问题。即当两个请求并发更新同一条数据的时候，可能会出现缓存和数据库中的数据不一致的现象。

 

先删除缓存，再更新数据库

假如我们有「请求 A 」和「请求 B 」两个请求，同时操作「同一条」数据，则可能出现这样的顺序：

  图解析说明：

「请求 A 」先将缓存的数据删除，然后在更新数据库前，「请求 B 」来读取数据，但是没有在缓存中命中，所以「请求 B 」会去数据库读取数据，并更新到缓存中去，然后「请求 A 」才将数据库的数据。

可以看出，这个时候数据库的数据是20（旧值），而缓存的数据是21（新值），这样也出现了数据库和缓存数据不一致现象。

所以，先删除缓存，再更新数据库，在「读 + 写」并发的时候，还是会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

 

先更新数据库，再删除缓存

 和「先更新数据库，再更新缓存」​​​​​​​同样的例子，但顺序不一样：

  图解析说明：

「请求 A 」去读取数据，但是未在缓存中命中，去数据库读取数据，但是在数据库读取数据之后还没有更新缓存数据之前，「请求 B 」去更新数据库数据，然后删除缓存数据，然后「请求 A 」才更新缓存数据。

可以看出，这个时候数据库的数据是21（新值），而缓存的数据是20（旧值），这样也出现了数据库和缓存数据不一致现象。

从上面的理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高。因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，请求 A 才更新完缓存的情况。所以，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。

但是，为了确保万无一失，可以在缓存中加入过期时间，这样就算出现了缓存和数据库不一致问题，但最终是一致的。

从上面我们也知道「先更新数据库，再删除缓存」这属于两个操作，那么就会出现更新数据库成功，删除缓存失败的状态。如果出现这种状态，修改的数据是要过一段时间才生效，这个还是在我们加入过期时间的前提下。

那么怎么确保两个操作都能成功呢？

 其实解决方案有两种，如下：

• 重试机制。

• 订阅 MySQL binlog，再操作缓存。

重试机制

我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。

• 如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。

• 如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

举个例子，来说明重试机制的过程。

订阅 MySQL binlog，再操作缓存

「先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。

于是我们就可以通过订阅 binlog 日志，拿到具体要操作的数据，然后再执行缓存删除，阿里巴巴开源的 Canal 中间件就是基于这个实现的。

Canal 模拟 MySQL 主从复制的交互协议，把自己伪装成一个 MySQL 的从节点，向 MySQL 主节点发送 dump 请求，MySQL 收到请求后，就会开始推送 Binlog 给 Canal，Canal 解析 Binlog 字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，供下游程序订阅使用。

下图是 Canal 的工作原理：

所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点，都是采用异步操作缓存。

解决方案

在上面我们只知道「先更新数据库，再删缓存」的解决方案，那么其他的策略的问题能解决吗？

当然可以解决了

我们通过分析可以知道「先更新数据库，再更新缓存​​​​​​​」和「先更新缓存，再更新数据库」（即两个更新）在并发的时候，出现数据不一致问题。主要是因为更新数据库和更新缓存这两个操作是独立的，而我们又没有对操作做任何并发控制，那么当两个线程并发更新它们的话，就会因为写入顺序的不同造成数据的不一致。所以，我们可以对这两个操作进行控制，方法如下：

• 在更新缓存前先加个分布式锁，保证同一时间只运行一个请求更新缓存，就会不会产生并发问题了，当然引入了锁后，对于写入的性能就会带来影响。

• 在更新完缓存时，给缓存加上较短的过期时间，这样即时出现缓存不一致的情况，缓存的数据也会很快过期，对业务还是能接受的。

 对于「先删除缓存，再更新数据库」这种读 + 写」并发请求而造成缓存不一致的解决办法：

延迟双删

延迟双删实现的伪代码如下：

 #删除缓存
redis.delKey(X)
#更新数据库
db.update(X)
#睡眠
Thread.sleep(N)
#再删除缓存
redis.delKey(X)

加了个睡眠时间，主要是为了确保请求 A 在睡眠的时候，请求 B 能够在这这一段时间完成「从数据库读取数据，再把缺失的缓存写入缓存」的操作，然后请求 A 睡眠完，再删除缓存。

所以，请求 A 的睡眠时间就需要大于请求 B 「从数据库读取数据 + 写入缓存」的时间。

但是睡眠多久这是一个玄学问题，很难估算出来。所以这个方案也只是尽可能保证一致性而已，极端情况下，依然也会出现缓存不一致的现象。

因此，还是比较建议用「先更新数据库，再删除缓存」的方案。