[大数据]缓存和数据库一致性问题

1. 缓存和数据库一致性问题

在日常开发中，为了提高数据响应速度，会将一些高频数据保存在缓存中，这样就不用每次请求都去查询数据库，可以提高服务接口的响应速度。缓存工具有很多，目前最常使用的应该就是 Redis。

对于缓存的使用，并不是所有场景都要使用缓存，可以根据业务对数据要求的实时性，选择性的使用缓存，例如：

• 订单和支付数据，这两类数据对实时性和精确性要求很高，所以一般不需要添加缓存，直接操作数据库
• 用户相关数据，这些数据和用户相关，具有读多写少特点，所以可以使用 Redis进行缓存
• 某些配置信息，这些数据和用户无关，具有数据量小，频繁读，几乎不修改的特征，所以可以使用本地内存进行缓存

下面来看一下使用缓存的流程：

第一次请求数据时会去查询数据库，然后把数据存入 Redis中，对于接下来的每次请求都会先去 Redis中看看存不存在，如果存在就直接返回，如果不存在，就去数据库中查询，将从数据库中查询到的数据缓存到 Redis中。

然而，当数据存入缓存之后，如果数据需要更新的话，往往会来带另外的问题：

当有数据需要更新的时候，先更新缓存还是先更新数据库？如何保证更新缓存和更新数据库这两个操作的原子性？
更新缓存的时候该怎么更新？修改还是删除？

对于上述问题，无非就四种方案：

• 先更新缓存，再更新数据库
• 先更新数据库，再更新缓存
• 先淘汰缓存，再更新数据库
• 先更新数据库，再淘汰缓存

那到底使用哪种方式呢？

2. 三个经典的缓存模式

2.1 Cache-Aside

最经典的缓存+数据库读写的模式，就是Cache Aside。如果在项目中采用 Cache-Aside模式，那么就可以尽可能的解决缓存与数据库数据不一致的问题，注意是尽可能的解决，并无法做到绝对解决。Cache-Aside分为读缓存和写缓存两种情况，要分别来看。

• 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应
• 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存

2.1.1 读缓存

读缓存表示读取数据时，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。看一下流程图：

具体流程：

• 读取数据
• 查缓存中是否有需要的数据，如果命中缓存，则直接返回数据
• 如果没有命中缓存，那么就访问数据库
• 将从数据库中读取到的数据设置到缓存中
• 返回数据

这是 Cache-Aside的读缓存流程，其实对于读缓存的流程而言，一般都没什么异议，有异议的主要是写流程

2.1.2 写缓存

写缓存表示更新数据的时候，先更新数据库，然后再删除缓存，看一下流程图：

这个写缓存的流程就比较简单，先更新数据库中的数据，然后删除旧的缓存即可，流程虽然简单，但是却引发出两个问题：

• 为什么是删除旧缓存，而不是更新旧缓存？
• 为什么不先删除旧的缓存，然后再更新数据库？

为什么是删除旧缓存而不是更新旧缓存？

• 这个原因很简单，复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值，而是一些复杂操作或者计算（例如大量联表操作、一些分组计算）的结果，如果不加缓存，不但无法满足高并发量，同时也会给数据库带来巨大的负担，那么对于这样的缓存，更新起来实际上并不容易，此时选择删除缓存效果会更好一些
• 对于一些写频繁的应用，如果按照更新缓存->更新数据库的模式来，比较浪费性能，因为首先写缓存很麻烦，其次每次都要写缓存，但是可能写了十次，只读了一次，读的时候读到的缓存数据是第十次的，前面九次写缓存都是无效的，对于这种情况不如采取先写数据库再删除缓存的策略
• 在多线程环境下，这样的更新策略还有可能会导致数据逻辑错误，来看下流程图：

可以看到，有两个并发的线程 A和 B：

• 首先 A线程更新了数据库
• 接下来 B线程更新了数据库
• 由于网络等原因，B线程先更新了缓存
• A线程更新了缓存

那么此时，缓存中保存的数据就是不正确的，而如果采用了删除缓存的方式，就不会发生这种问题了，因为缓存删除了，就要实时去数据库中查询，数据库中的数据是两个线程更新后的结果。

那为什么不先删除旧的缓存，然后再更新数据库？

这个也是考虑到并发请求，假设先删除旧的缓存，然后再更新数据库，那么就有可能出现如下这种情况：

这个操作是这样的，有两个线程，A和 B，其中 A写数据，B读数据，具体流程如下：

• A线程首先删除缓存
• B线程读取缓存，发现缓存中没有数据
• B线程读取数据库
• B线程将从数据库中读取到的数据写入缓存
• A线程更新数据库

这样下来发现数据库和缓存中的数据不一致了，所以，在 Cache-Aside 中是先更新数据库，再删除缓存

2.1.3 延迟双删

其实无论是先更新数据库再删除缓存，还是先删除缓存再更新数据库，在并发环境下都有可能存在问题：

假设有 A、B两个并发请求：

• 先更新数据库再删除缓存：当请求 A更新数据库之后，还未来得及进行缓存清除，此时请求 B查询到并使用了 Cache中的旧数据
• 先删除缓存再更新数据库：当请求 A执行清除缓存后，还未进行数据库更新，此时请求 B进行查询，查到了旧数据并写入了 Cache

当然前面已经分析过了，尽量先操作数据库再操作缓存，但是即使这样也还是有可能存在问题，解决问题的办法就是延迟双删。

延迟双删是这样：先执行缓存清除操作，再执行数据库更新操作，延迟N秒之后再执行一次缓存清除操作，这样就不用担心缓存中的数据和数据库中的数据不一致。

那么这个延迟N秒，N是多大比较合适呢？一般来说，N要大于一次写操作的时间，如果延迟时间小于写入缓存的时间，会导致请求A已经延迟清除了缓存，但是此时请求B缓存还未写入，具体是多少，需要结合自己的业务来统计这个数值了。

2.1.4 如何确保操作缓存和操作数据库的原子性

更新数据库和删除缓存毕竟不是一个原子操作，要是数据库更新完毕后，删除缓存失败了咋办？

对于这种情况，一种常见的解决方案就是使用消息中间件来实现删除的重试。MQ一般都自带消费失败重试的机制，当要删除缓存的时候，就往 MQ中扔一条消息，缓存服务读取该消息并尝试删除缓存，删除失败了就会自动重试。

2.2 Read-Through/Write-Through

2.2.1 Read-Through

乍一看，感觉和Cache-Aside 一样，没啥区别，单看流程是不太容易看到区别。

Read-Through是一种类似于Cache-Aside 的缓存方法，区别在于，在Cache-Aside 中，由应用程序决定去读取缓存还是读取数据库，这样就会导致应用程序中出现了很多业务无关的代码；而在 Read-Through 中，相当于多出来了一个中间层 Cache Middleware，由它去读取缓存或者数据库，应用层的代码得到了简化，回忆下 Spring Cache 中的 @Cacheable 注解，感觉像不像 Read-Through？

画一个简单的流程图大家来看下：

可以看到，和 Cache-Aside 相比，其实就相当于是多了一个Cache Middleware，这样在应用程序中就只需要正常的读写数据就行了，并不用管底层的具体逻辑，相当于把缓存相关的代码从应用程序中剥离出来了，应用程序只需要专注于业务。

2.2.2 Write-Through

Write-Through 其实也是差不多，所有的操作都交给Cache Middleware 来完成，应用程序中就是一句简单的更新就行了，来看看流程：

在 Write-Through策略中，所有的写操作都经过 Cache Middleware，每次写入时，Cache Middleware会将数据存储在 DB和 Cache中，这两个操作发生在一个事务中，因此，只有两个都写入成功，一切才会成功。

2.3 Write Behind

Write-Behind缓存策略类似于 Write-Through 缓存，应用程序仅与 Cache Middleware 通信，Cache Middleware会预留一个与应用程序通信的接口。

Write-Behind与Write-Through 最大的区别在于，前者是数据首先写入缓存，一段时间后（或通过其他触发器）再将数据写入 Database，并且这里涉及到的写入是一个异步操作。这种方式下，Cache和 DB数据的一致性不强，对一致性要求高的系统要谨慎使用，如果有人在数据尚未写入数据源的情况下直接从数据源获取数据，则可能导致获取过期数据，不过对于频繁写入的场景，这个其实非常适用。

将数据写入 DB可以通过多种方式完成：

一种是收集所有写入操作，然后在某个时间点（例如，当 DB负载较低时）对数据源进行批量写入。
另一种方法是将写入合并成更小的批次，例如每次收集五个写入操作，然后对数据源进行批量写入。