探讨缓存一致性问题

本文只探讨只读缓存，即只对缓存进行读取、写入、删除，不进行更新操作

前言

数据库的读写性能上限是比较低的，工程中经常在数据库前面加一层缓存，可能是Redis或者本地缓存。既然有缓存，那么不可避免的会遇到缓存一致性问题。

缓存一致性的概念

缓存一致是指：缓存有值，且值等于数据库中的值，如果缓存中的值不等于数据库中的值，则认为是不一致。

缓存的操作场景

一般操作缓存有两种场景：新增和更新(修改、删除)。

新增

操作流程:

1. 向数据库写入新的数据
2. 读取时，缓存中不存在，则进行回源并更新缓存，这时数据库和缓存是一致的
   

更新

更新缓存的场景内其实还有两个细分场景，主要差别是更新的顺序不同。如下：

1. 先更新数据库，后删缓存
2. 先删缓存，后更新数据库
   

问题以及解决方案

新增场景下不会有不一致的问题，因为读取是从数据库读取并写入到缓存中的，所以始终是一致的。
更新场景下会遇到两个问题：

1. 单线程下的操作失败问题
2. 并发情况下的顺序问题

单线程情况

因为更新是有两个操作步骤，即更新数据库和删除缓存，如果后续步骤失败了，那就会才造成数据不一致，例如先更新数据库但是删除缓存失败了，那么后续的请求会直接读取到缓存中的旧值；反而如果是先删除缓存，但是后续更新数据库失败了，影响倒是不大，后续的请求发现缓存不存在，会回源正确的数据。

解决方案

消息队列+重试

将更新操作生成消息，暂存在消息队列中，当删除缓存成功后，将消息从消息队列中丢弃，当删除失败时，执行失败策略，从消息队列中取出消息进行重试，重试超过一定次数则上报。

订阅binlog变更日志

创建一个更新服务订阅数据的binlog变更日志，收到数据库变更后删除缓存

并发情况

并发情况下需要对两个更新顺序分别分析

先删除缓存 后更新数据库

线程A删除缓存后，线程B进行读取，发现数据不存在，则进行回源，此时缓存值是旧的，最后线程A才将更新的新值写入数据库。

解决方案

1. 设置缓存过期时间+延时删除
   设置缓存过期时间，这样数据过期后还可以再次拉取数据库进行更新，达到最终一致性。即使数据不一致，但造成的影响时间范围比较小，。或者使用延时队列在更新完数据库后再次进行删除缓存，这样即使在延时期间有其他线程读取了旧数据并更新缓存，后续也一定会再次进行更新。

先更新数据库，后删除缓存

线程A更新数据库后，还没删除缓存，这时线程B进行读取，读取到了缓存中的旧值。

或者如果数据库采用主从架构时，线程A更新完数据库并删除缓存后，线程B发现缓存无数据进而向从数据库拉取数据并写缓存，如果这时主数据库的数据还未同步到从数据库时，就会导致数据不一致。

解决方案

1. 延时删除
   更新完数据库后延时一段时间再进行删除，避免主从数据库同步延迟造成的数据不一致
2. 订阅数据库binlog进行删除
   可以订阅数据库的binlog，等从数据库全部同步完成后再删除缓存
3. 加锁
   将更新数据库+删除缓存合并成一个原子操作，进行加锁处理，线程A进行更新时，加锁，线程B判断有锁后，直接读取数据库数据进行返回，不再进行写缓存操作
   

总结