首先，緩存由于其高并發(fā)和高性能的特性改鲫，已經(jīng)在項(xiàng)目中被廣泛使用诈皿。在讀取緩存方面，大家沒啥疑問像棘，都是按照下圖的流程來進(jìn)行業(yè)務(wù)操作纫塌。
但是在更新緩存方面，對(duì)于更新完數(shù)據(jù)庫讲弄，是更新緩存呢，還是刪除緩存依痊。又或者是先刪除緩存避除，再更新數(shù)據(jù)庫怎披，其實(shí)大家存在很大的爭議。目前沒有一篇全面的博客瓶摆，對(duì)這幾種方案進(jìn)行解析凉逛。于是博主戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，頂著被大家噴的風(fēng)險(xiǎn)群井，寫了這篇文章状飞。
文章結(jié)構(gòu)
本文由以下三個(gè)部分組成
1、講解緩存更新策略
2书斜、對(duì)每種策略進(jìn)行缺點(diǎn)分析
3诬辈、針對(duì)缺點(diǎn)給出改進(jìn)方案
正文
先做一個(gè)說明，從理論上來說荐吉，給緩存設(shè)置過期時(shí)間焙糟，是保證最終一致性的解決方案。這種方案下样屠，我們可以對(duì)存入緩存的數(shù)據(jù)設(shè)置過期時(shí)間穿撮，所有的寫操作以數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn)，對(duì)緩存操作只是盡最大努力即可痪欲。也就是說如果數(shù)據(jù)庫寫成功悦穿，緩存更新失敗，那么只要到達(dá)過期時(shí)間业踢，則后面的讀請(qǐng)求自然會(huì)從數(shù)據(jù)庫中讀取新值然后回填緩存栗柒。因此，接下來討論的思路不依賴于給緩存設(shè)置過期時(shí)間這個(gè)方案陨亡。
在這里傍衡，我們討論三種更新策略：
先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存
先刪除緩存负蠕，再更新數(shù)據(jù)庫
先更新數(shù)據(jù)庫蛙埂，再刪除緩存
應(yīng)該沒人問我，為什么沒有先更新緩存遮糖，再更新數(shù)據(jù)庫這種策略绣的。
(1)先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存
這套方案欲账，大家是普遍反對(duì)的屡江。為什么呢？有如下兩點(diǎn)原因赛不。
- 原因一（線程安全角度）
同時(shí)有請(qǐng)求A和請(qǐng)求B進(jìn)行更新操作惩嘉，那么會(huì)出現(xiàn)
（1）線程A更新了數(shù)據(jù)庫
（2）線程B更新了數(shù)據(jù)庫
（3）線程B更新了緩存
（4）線程A更新了緩存
這就出現(xiàn)請(qǐng)求A更新緩存應(yīng)該比請(qǐng)求B更新緩存早才對(duì)，但是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)等原因踢故，B卻比A更早更新了緩存文黎。這就導(dǎo)致了臟數(shù)據(jù)惹苗，因此不考慮。
- 原因二（業(yè)務(wù)場景角度）
有如下兩點(diǎn)：
（1）如果你是一個(gè)寫數(shù)據(jù)庫場景比較多耸峭，而讀數(shù)據(jù)場景比較少的業(yè)務(wù)需求桩蓉，采用這種方案就會(huì)導(dǎo)致，數(shù)據(jù)壓根還沒讀到劳闹，緩存就被頻繁的更新院究，浪費(fèi)性能。
（2）如果你寫入數(shù)據(jù)庫的值本涕，并不是直接寫入緩存的业汰，而是要經(jīng)過一系列復(fù)雜的計(jì)算再寫入緩存。那么偏友，每次寫入數(shù)據(jù)庫后蔬胯，都再次計(jì)算寫入緩存的值，無疑是浪費(fèi)性能的位他。顯然氛濒，刪除緩存更為適合。
接下來討論的就是爭議最大的鹅髓，先刪緩存舞竿，再更新數(shù)據(jù)庫。還是先更新數(shù)據(jù)庫窿冯，再刪緩存的問題骗奖。
(2)先刪緩存，再更新數(shù)據(jù)庫
該方案會(huì)導(dǎo)致不一致的原因是醒串。同時(shí)有一個(gè)請(qǐng)求A進(jìn)行更新操作执桌，另一個(gè)請(qǐng)求B進(jìn)行查詢操作。那么會(huì)出現(xiàn)如下情形:
（1）請(qǐng)求A進(jìn)行寫操作芜赌，刪除緩存
（2）請(qǐng)求B查詢發(fā)現(xiàn)緩存不存在
（3）請(qǐng)求B去數(shù)據(jù)庫查詢得到舊值
（4）請(qǐng)求B將舊值寫入緩存
（5）請(qǐng)求A將新值寫入數(shù)據(jù)庫
上述情況就會(huì)導(dǎo)致不一致的情形出現(xiàn)仰挣。而且，如果不采用給緩存設(shè)置過期時(shí)間策略缠沈，該數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)都是臟數(shù)據(jù)膘壶。
那么，如何解決呢洲愤？采用延時(shí)雙刪策略
偽代碼如下
public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(1000);
redis.delKey(key);
}
轉(zhuǎn)化為中文描述就是
（1）先淘汰緩存
（2）再寫數(shù)據(jù)庫（這兩步和原來一樣）
（3）休眠1秒颓芭，再次淘汰緩存
這么做，可以將1秒內(nèi)所造成的緩存臟數(shù)據(jù)柬赐，再次刪除亡问。
那么，這個(gè)1秒怎么確定的肛宋，具體該休眠多久呢玛界？
針對(duì)上面的情形万矾，讀者應(yīng)該自行評(píng)估自己的項(xiàng)目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)。然后寫數(shù)據(jù)的休眠時(shí)間則在讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)基礎(chǔ)上慎框，加幾百ms即可。這么做的目的后添，就是確保讀請(qǐng)求結(jié)束笨枯，寫請(qǐng)求可以刪除讀請(qǐng)求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。
如果你用了mysql的讀寫分離架構(gòu)怎么辦遇西？
ok馅精，在這種情況下，造成數(shù)據(jù)不一致的原因如下粱檀，還是兩個(gè)請(qǐng)求洲敢，一個(gè)請(qǐng)求A進(jìn)行更新操作，另一個(gè)請(qǐng)求B進(jìn)行查詢操作茄蚯。
（1）請(qǐng)求A進(jìn)行寫操作压彭，刪除緩存
（2）請(qǐng)求A將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫了，
（3）請(qǐng)求B查詢緩存發(fā)現(xiàn)渗常，緩存沒有值
（4）請(qǐng)求B去從庫查詢壮不，這時(shí)，還沒有完成主從同步皱碘，因此查詢到的是舊值
（5）請(qǐng)求B將舊值寫入緩存
（6）數(shù)據(jù)庫完成主從同步询一，從庫變?yōu)樾轮?/p>
上述情形，就是數(shù)據(jù)不一致的原因癌椿。還是使用雙刪延時(shí)策略健蕊。只是，睡眠時(shí)間修改為在主從同步的延時(shí)時(shí)間基礎(chǔ)上踢俄，加幾百ms缩功。
采用這種同步淘汰策略，吞吐量降低怎么辦褪贵？
ok掂之，那就將第二次刪除作為異步的。自己起一個(gè)線程脆丁，異步刪除世舰。這樣，寫的請(qǐng)求就不用沉睡一段時(shí)間后了槽卫，再返回跟压。這么做，加大吞吐量歼培。
第二次刪除,如果刪除失敗怎么辦震蒋？
這是個(gè)非常好的問題茸塞，因?yàn)榈诙蝿h除失敗，就會(huì)出現(xiàn)如下情形查剖。還是有兩個(gè)請(qǐng)求钾虐，一個(gè)請(qǐng)求A進(jìn)行更新操作，另一個(gè)請(qǐng)求B進(jìn)行查詢操作笋庄，為了方便效扫，假設(shè)是單庫：
（1）請(qǐng)求A進(jìn)行寫操作，刪除緩存
（2）請(qǐng)求B查詢發(fā)現(xiàn)緩存不存在
（3）請(qǐng)求B去數(shù)據(jù)庫查詢得到舊值
（4）請(qǐng)求B將舊值寫入緩存
（5）請(qǐng)求A將新值寫入數(shù)據(jù)庫
（6）請(qǐng)求A試圖去刪除請(qǐng)求B寫入對(duì)緩存值直砂，結(jié)果失敗了菌仁。
ok,這也就是說。如果第二次刪除緩存失敗静暂，會(huì)再次出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫不一致的問題济丘。
如何解決呢？
具體解決方案洽蛀，且看博主對(duì)第(3)種更新策略的解析摹迷。
(3)先更新數(shù)據(jù)庫，再刪緩存
首先辱士，先說一下泪掀。老外提出了一個(gè)緩存更新套路，名為《Cache-Aside pattern》颂碘。其中就指出
失效：應(yīng)用程序先從cache取數(shù)據(jù)异赫，沒有得到，則從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)头岔，成功后塔拳，放到緩存中。
命中：應(yīng)用程序從cache中取數(shù)據(jù)峡竣，取到后返回靠抑。
更新：先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫中，成功后适掰，再讓緩存失效颂碧。
另外，知名社交網(wǎng)站facebook也在論文《Scaling Memcache at Facebook》中提出类浪，他們用的也是先更新數(shù)據(jù)庫载城，再刪緩存的策略。
這種情況不存在并發(fā)問題么费就？
不是的诉瓦。假設(shè)這會(huì)有兩個(gè)請(qǐng)求，一個(gè)請(qǐng)求A做查詢操作，一個(gè)請(qǐng)求B做更新操作睬澡，那么會(huì)有如下情形產(chǎn)生
（1）緩存剛好失效
（2）請(qǐng)求A查詢數(shù)據(jù)庫固额，得一個(gè)舊值
（3）請(qǐng)求B將新值寫入數(shù)據(jù)庫
（4）請(qǐng)求B刪除緩存
（5）請(qǐng)求A將查到的舊值寫入緩存
ok，如果發(fā)生上述情況煞聪，確實(shí)是會(huì)發(fā)生臟數(shù)據(jù)斗躏。
然而，發(fā)生這種情況的概率又有多少呢米绕？
發(fā)生上述情況有一個(gè)先天性條件瑟捣，就是步驟（3）的寫數(shù)據(jù)庫操作比步驟（2）的讀數(shù)據(jù)庫操作耗時(shí)更短，才有可能使得步驟（4）先于步驟（5）栅干。可是捐祠，大家想想碱鳞，數(shù)據(jù)庫的讀操作的速度遠(yuǎn)快于寫操作的（不然做讀寫分離干嘛，做讀寫分離的意義就是因?yàn)樽x操作比較快踱蛀，耗資源少）窿给，因此步驟（3）耗時(shí)比步驟（2）更短，這一情形很難出現(xiàn)率拒。
假設(shè)崩泡，有人非要抬杠，有強(qiáng)迫癥猬膨，一定要解決怎么辦角撞？
如何解決上述并發(fā)問題？
首先勃痴，給緩存設(shè)有效時(shí)間是一種方案谒所。其次，采用策略（2）里給出的異步延時(shí)刪除策略沛申，保證讀請(qǐng)求完成以后劣领，再進(jìn)行刪除操作。
還有其他造成不一致的原因么铁材？
有的尖淘，這也是緩存更新策略（2）和緩存更新策略（3）都存在的一個(gè)問題，如果刪緩存失敗了怎么辦著觉，那不是會(huì)有不一致的情況出現(xiàn)么村生。比如一個(gè)寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，然后寫入數(shù)據(jù)庫了固惯，刪緩存失敗了梆造，這會(huì)就出現(xiàn)不一致的情況了。這也是緩存更新策略（2）里留下的最后一個(gè)疑問。
如何解決镇辉？
提供一個(gè)保障的重試機(jī)制即可屡穗，這里給出兩套方案。
方案一：
如下圖所示
流程如下所示
（1）更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)忽肛；
（2）緩存因?yàn)榉N種問題刪除失敗
（3）將需要?jiǎng)h除的key發(fā)送至消息隊(duì)列
（4）自己消費(fèi)消息村砂，獲得需要?jiǎng)h除的key
（5）繼續(xù)重試刪除操作，直到成功
然而屹逛，該方案有一個(gè)缺點(diǎn)础废，對(duì)業(yè)務(wù)線代碼造成大量的侵入。于是有了方案二罕模，在方案二中评腺，啟動(dòng)一個(gè)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)淑掌。在應(yīng)用程序中蒿讥，另起一段程序，獲得這個(gè)訂閱程序傳來的信息抛腕，進(jìn)行刪除緩存操作芋绸。
方案二：
流程如下圖所示：
（1）更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
（2）數(shù)據(jù)庫會(huì)將操作信息寫入binlog日志當(dāng)中
（3）訂閱程序提取出所需要的數(shù)據(jù)以及key
（4）另起一段非業(yè)務(wù)代碼，獲得該信息
（5）嘗試刪除緩存操作担敌，發(fā)現(xiàn)刪除失敗
（6）將這些信息發(fā)送至消息隊(duì)列
（7）重新從消息隊(duì)列中獲得該數(shù)據(jù)摔敛，重試操作。
備注說明：上述的訂閱binlog程序在mysql中有現(xiàn)成的中間件叫canal全封，可以完成訂閱binlog日志的功能马昙。至于oracle中，博主目前不知道有沒有現(xiàn)成中間件可以使用售貌。另外给猾，重試機(jī)制，博主是采用的是消息隊(duì)列的方式颂跨。如果對(duì)一致性要求不是很高敢伸，直接在程序中另起一個(gè)線程，每隔一段時(shí)間去重試即可恒削，這些大家可以靈活自由發(fā)揮池颈，只是提供一個(gè)思路。
總結(jié)
本文其實(shí)是對(duì)目前互聯(lián)網(wǎng)中已有的一致性方案钓丰，進(jìn)行了一個(gè)總結(jié)躯砰。對(duì)于先刪緩存，再更新數(shù)據(jù)庫的更新策略携丁，還有方案提出維護(hù)一個(gè)內(nèi)存隊(duì)列的方式琢歇，博主看了一下兰怠，覺得實(shí)現(xiàn)異常復(fù)雜，沒有必要李茫，因此沒有必要在文中給出揭保。最后，希望大家有所收獲魄宏。
