如何保证缓存和数据库的一致性问题？

为什么要引入缓存？

因为数据库是持久化于磁盘中的，而缓存一般是存放于内存中。操作系统对于磁盘的读写性能是只能够达到毫秒级，远不如内存的纳秒级别。

如果使用了缓存来分担数据库的读取操作，尤其是对于写频繁的应用来说，提升是十分的显著的。

本文的缓存包括中间件（比如Redis）和应用的缓存库（比如Caffiene）

缓存和数据库如何操作？

当我们引入缓存中间件后来进行减轻数据库的读操作时，我们进而带来了一个问题：在写操作时如何保证数据库和缓存的一致性？

我们会从两个维度上入手：

删除缓存还是更新缓存？

大部分情况下我们会使用删除缓存的方案，因为考量缓存的性能指标时，一个很关键的因素是缓存利用率。 而对于1000次写请求，我们都进行1000次缓存更新时，那么对于缓存的更新操作是十分浪费的。 因为缓存中的数据并不会被骂上读取到，导致存放了很多不常访问的数据造成资源浪费。

先操作数据库还是先操作缓存

不论是先操作数据库还是先操作缓存数据库更新操作，都分为两步，那么就很可能存在第一步成功，第二步失败的情况。

如果是数据库操作成功了，缓存操作失败了，那么缓存依然是旧值，下次读请求时用户看到的依然是旧值。

如果是先缓存操作成功了，后数据库操作失败，那么数据库中的值依然是旧值，就会导致用户的更新丢失。

解决方案：重试

好像两个方案都会造成问题，如何解决呢？

最简单的办法就是重试。 不论是哪一种方案，只要第二步发生了失败我们就对其进行重试，理论上就能够保证数据的一致性了。

但是同步重试的并不合理，因为立即重试大概率还是会失败且频繁重试的话会占用系统的资源。

那么我们就会想到异步的解决方案了。

而这个异步的方案我们一般会使用可靠的消息队列来保证其可靠性。

（编辑：源码网）

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