打发时间-东

• 如何保证缓存和DB的一致性问题
• • 什么时候需要使用缓存？
  • • • • 为什么是高可用？
  • 什么时候清理缓存？
  • • 定时清理缓存
    • DB数据有修改
  • 如何正确使用缓存（今天的重点）
  • • 方案1（先删除缓存，再去修改DB）
    • 方案2（队列+锁）
    • 方案3（DB行锁）
    • 方案4（半事务）
    • 方案5（自研）
  • 总结

如何保证缓存和DB的一致性问题

在公司还碰见有人竟然不知道这个问题，或者是想的太简单了。

简单的提几个问题，如果你都知道了就不用往下看了

1. 一定要保证缓存和DB一致性么？
2. 缓存一定要设置超时时间么？
3. 更新数据，先更新缓存还是DB？
4. 查询数据，先查缓存，没有就去DB查，然后就写入缓存就ok了？

什么时候需要使用缓存？

1. 减少DB压力（高可用）
2. 减少RT（高性能）

为什么是高可用？

不知道你有没有想过，有一天DB挂了（压力大 或者 被其他业务/程序打垮了）缓存还能保你一命；不过也取决于你缓存多久，DB修复其实也很快，DBA就是干这个事情的，肯定有很多技术保障DB快速恢复的（扩容、限流），如果你缓存1h，平均下来如果半个小时能修复，就不会太影响你的业务

针对第一个问题：一定要保证缓存和DB一致性？

我的回答是：其实没必要一定保证缓存和DB的一致性，还是取决于你的业务是什么样的，大多数的时候保证最终一致性就可以了

什么时候清理缓存？

如果你使用的是不过期的缓存（现在几乎看不到有人这样使用，如果有人见到这样的代码肯定会“被人骂”）

针对第二个问题：缓存一定要设置超时时间？

我的回答是：不一定需要清理。
还是看具体业务；如果你缓存的东西很明显不会太多，那么久不需要清理，比如：中国城市名词、全球国家二字码、地址库id…
不过大多数的业务还是需要设置超时时间的，如果你简单用map来做缓存，很容易导致内存溢出。

定时清理缓存

现在java提供很多工具包都支持设置key的超时时间，没必要你自己去写一个定时清理的缓存。我经常用的是Guava cache。
如果你要去写（可能你的业务特殊，需要定时部分清理），无非就是两种思路

1. 写入key的时候注册回调函数，到时间调用回调函数去清理
2. 启动一个定时器，定时去扫描缓存

DB数据有修改

针对第三个问题：更新数据，先更新缓存还是DB？

我的回答是：都可以
有部分人肯定会不加思考的就说，先更新db啊，不然数据有可能不一致啊！
这个上面我就说过了，数据不一定要保证一致性。
案例：在我做实际做一个业务的时候，当初是为了更新“分拣码（不用理解）”，我就选择了先更新缓存，再去更新DB，原因主要有4点：

1. 新数据和老数据都能用，实时性要求不高，只是说用新数据对于实操会有所提高（也是提需求更新分拣码的原因）
2. 每次更新数据量太大了，最长的可能超过半小时，那么我觉得提前半个小时提高业务操作效率也算划得来
3. 更新数据比较简单，没有其他逻辑，就是简单更新一个db的数据，所以失败的概率也比较低
4. 就算失败了，我只需要重新消费一次数据，或者重新推一份数据就好了（操作简单）

当然了，一般还是先更新DB，我这种场景比较特殊，不过我想表达的是，作为一个程序员思想不能太固话了，一点都不知道变通，没有什么事情是绝对的坏

如何正确使用缓存（今天的重点）

接下来说的都是对一致性要求比较高的系统，需要先更新DB再更新缓存

针对第四个问题：查询数据，先查缓存，没有就去DB查，然后就写入缓存就ok了？

我的回答是：不ok
思考一个问题：更新缓存失败了怎么办？
凉凉了兄弟，DB数据和缓存不一致了，如果一个业务没有用缓存，那么两个业务查出来的结果不一致了。不过一般不会失败，更新缓存失败这里主要指的是分布式的缓存，不是本地缓存，什么网络延迟啊，还是有可能导致缓存失败的

下面方案1、方案2都是网上看到的，也是惊呆了我，绕来绕去把人搞蒙了

方案1（先删除缓存，再去修改DB）

思考一下，是不是先删除缓存，再去修改DB就好了？

并没有完美解决
线程2抢先更新了数据，这样还是会导致数据不一致
注意：这里第3步和第4步还有可能先后不一样，查询后还得去检查缓存是否是否已存在

方案2（队列+锁）

这种方案确实解决了问题，但是会导致另一个问题：修改的时候，不能读
这对于高性能的系统来说是不可接受的

方案3（DB行锁）

数据库加锁嘛，查询的时候for update行锁不就好了么，哪来方案2那么多事？
不过存在和方案2一样的问题

方案4（半事务）

数据库操作和缓存操作加一个事务？
其实我说的事务是“业务事务”，和数据库的概念一样，主要就是保存之前的快照，异常时执行回滚操作。

更新DB -> 更新缓存 -> 出现异常（如果value很大，那么网络有可能抖动而导致失败） -> 回滚（value大回滚原来的value可能还是失败，所以把value改成空会更好）

其实做到这里已经很完美了，不过还有一种情况是业务事务没办法解决的：应用层挂了的问题；比如我刚好更新完DB，应用挂了，数据还是会不一致

方案5（自研）

如果还有人钻牛角尖，有没有方案可以解决方案4的问题？

想一下，更新缓存的时候到底要不要提前删除缓存？
不提前删除缓存是一定会导致数据不一致的（特殊场景），但是提前删除缓存还是可能导致数据不一致；我的思路就是用锁+提前删除缓存来解决一致性问题，拿不到锁就走DB
所以应用挂了，锁还在，那就走DB呗，等到锁没有了，会自动更新缓存，缓存更新失败还是会一直走db，所以db压力会很大。

优点：解决了一致性问题，无论在什么情况下面，都保证了数据强一致性
缺点：1.如果是分布式系统，锁会变得很重（分布式锁） 2.可能导致缓存击穿

如果你要保证高性能 + 强一致性，那么在极端情况下，那么必然会去数据库查询，也就会导致数据库压力大

总结

没有完美的方案

复杂度低 + 强一致性：方案3（性能差）
复杂度低 + 高性能：方案4（弱一致性）
复杂度高 + 强一致性：方案5（击穿问题）

其实一般没有那么高的一致性要求，而且缓存更新失败概率太低了，通常情况下不会有方案12345；只是在网上看到这样的问题，顺便思考了一下，觉得还挺有意思，有些问题不能细想，一细想问题好多。