缓存与数据库的一致性

一般而言，缓存都需要设置过期时间，通过缓存过期实现缓存与数据库的数据一致性是最后的兜底策略。
然后根据更新数据库的先后和是更新还是删除缓存做排序，有以下四种情形。
一般是使用更新数据库，删除缓存，当然都还是有并发问题的。

• 更新缓存，更新数据库
  • 如果更新数据库失败，那么其实操作还没执行成功，缓存最终还是会变回旧数据
  • 如果缓存不是会被经常读取，那么这个缓存就会占用空间，还可能浪费计算资源
• 删除缓存，更新数据库
  • 同样有更新数据库失败问题
• 更新数据库，更新缓存
  • 同样有更新缓存问题
• 更新数据库，删除缓存
  • 以数据库更新是否成功为准
  • 删除缓存，减少了空间占用和计算
  • 如果删除缓存失败，只能通过过期更新

删除缓存导致缓存击穿

• 机器不多，可以只用本地锁
• 机器多，需要上分布式锁

解决并发更新缓存

• 双删除：删除缓存->更新数据库->延迟一段时间->删除缓存。
  这个延迟一段时间，第一是等待那些读到旧值的线程完成缓存的写入，第二可以等待mysql主从同步

解决删除缓存失败

• 本地重试：但是如果是网络问题，短时间内的网络重试没什么意义
• MQ异步重试：本地删除失败了，通过MQ的消费服异步删除，只有在redis和MQ同时故障的时候才行不通
• Mysql的binlog异步删除：通过一个服务解析binlog，去删除相应的缓存

强一致性

强一致性方案当然可以解决并发更新缓存问题。

• 分布式读写锁：让读线程等待写线程完成写入。
  读多写少可能还好，读少写多的缓存没啥作用，可能要考虑是不是要去掉缓存

参考文章：

聊聊数据库与缓存数据一致性问题

【原创】分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析