很多小伙伴最近都在問我，在系統(tǒng)中引入緩存后，當(dāng)向數(shù)據(jù)庫中寫入數(shù)據(jù)時，是先寫數(shù)據(jù)庫還是先寫緩存呢？先寫數(shù)據(jù)庫和先寫緩存有什么區(qū)別嗎？今天，我們就一起來聊聊這個話題。

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從本質(zhì)上講，無論是先寫數(shù)據(jù)庫還是先寫緩存，都是為了保證數(shù)據(jù)庫和緩存的數(shù)據(jù)一致，也就是我們常說的數(shù)據(jù)一致性。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，當(dāng)今時代已然從IT時代進入到DT時代?；ヂ?lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)也已經(jīng)由最初的單體架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榉植际健⑽⒎?wù)架構(gòu)模式。從數(shù)據(jù)體量上來看，各系統(tǒng)存儲的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)的查詢性能越來越低。此時，就需要我們不斷的進行優(yōu)化，一種常用的優(yōu)化手段就是引入緩存。而引入緩存后，我們在向數(shù)據(jù)庫插入數(shù)據(jù)時，到底是先更新數(shù)據(jù)庫還是先更新緩存呢？

緩存的一般使用

緩存，從本質(zhì)上講，是為了更好的協(xié)調(diào)兩個速度差異比較大的組件而引入的一種中間緩存層。例如，如果需要將數(shù)據(jù)讀入CPU進行計算處理，由于CPU的運算速度是非?？斓?，而磁盤的IO處理相比于CPU來說，慢了很多數(shù)量級，每次從磁盤讀取數(shù)據(jù)，勢必會造成CPU長時間并且頻繁等待磁盤IO。此時，我們就可以通過內(nèi)存來緩和CPU和磁盤之間的速度差異。

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從緩存的使用上來說，一般是按照如下的流程來使用緩存。

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我們也可以表示成如下的序列圖。

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在上面的使用示例中，我們只是簡單的將數(shù)據(jù)放入了緩存，最多為緩存設(shè)置一個過期時間，到期后，緩存自然就會被清除，后續(xù)的請求由于在緩存中獲取不到數(shù)據(jù)，又會從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)寫入緩存。

但是在后續(xù)更新數(shù)據(jù)的操作中，是更新完數(shù)據(jù)庫，接下來更新緩存還是刪除緩存？又或者是先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫？

緩存更新策略

從理論上來說，給緩存設(shè)置過期時間，其實是一種最終一致性的表現(xiàn)。這種方案下，可以對存入緩存的數(shù)據(jù)設(shè)置過期時間，所有的寫操作以數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn)，對緩存操作只是盡最大努力即可。也就是說如果數(shù)據(jù)庫寫成功，緩存更新失敗，那么只要到達(dá)過期時間，則后面的讀請求自然會從數(shù)據(jù)庫中讀取新值然后回填緩存。這也是一般情況下，使用的最多的一種方式。

先更新數(shù)據(jù)庫再更新緩存

其實，這種方案很多有經(jīng)驗的小伙伴是很反對的，為啥，我們來分析下。

首先，這種方案會有線程安全的問題。

例如，同時有線程A和線程B對數(shù)據(jù)進行更新操作，可能會出現(xiàn)下面的執(zhí)行順序。

(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

此時就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)與緩存的數(shù)據(jù)不一致的情況，這是因為線程A先更新了數(shù)據(jù)庫，可能因為網(wǎng)絡(luò)等異常情況，線程B更新完數(shù)據(jù)庫進而更新了緩存，當(dāng)線程B更新完緩存后，線程A才更新緩存，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與緩存數(shù)據(jù)的不一致。

其次，這種方案也有其不適用的業(yè)務(wù)場景。

首先一個業(yè)務(wù)場景就是數(shù)據(jù)庫寫多讀少的場景，這種場景下采用先更新數(shù)據(jù)庫再更新緩存的策略，就會導(dǎo)致緩存并未被讀取就會被頻繁的更新，極大的浪費了服務(wù)器的性能。

再一個業(yè)務(wù)場景就是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不是直接寫入緩存的，而是需要大量的復(fù)雜運算，將運算結(jié)果寫入緩存。如果這種場景下使用先更新數(shù)據(jù)庫再更新緩存的策略，也會造成服務(wù)器資源的浪費。

先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫

先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫的方案也存在著線程安全的問題，例如，線程A更新緩存，同時，線程B讀取緩存的數(shù)據(jù)?？赡軙霈F(xiàn)下面的執(zhí)行順序。

(1) 線程A刪除緩存

(2) 線程B查詢緩存，發(fā)現(xiàn)緩存中沒有想要的數(shù)據(jù)

(3) 線程B查詢數(shù)據(jù)庫中的舊數(shù)據(jù)

(4) 線程B將查詢到的舊數(shù)據(jù)寫入緩存

(5) 線程A將新數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫

此時，就出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和緩存中的數(shù)據(jù)不一致的情況。如果刪除緩存失敗，也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象。

先更新數(shù)據(jù)庫再刪除緩存

首先，這種方式也有極小的概率發(fā)生數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)不一致的情況，例如，線程A做查詢操作，線程B執(zhí)行更新操作，其執(zhí)行的順序如下所示。

（1）緩存剛好失效

（2）請求A查詢數(shù)據(jù)庫，獲取到數(shù)據(jù)庫中的舊值

（3）請求B將新值寫入數(shù)據(jù)庫

（4）請求B刪除緩存

（5）請求A將查到的舊值寫入緩存

如果上述順序一旦發(fā)生，就會造成數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和緩存中的數(shù)據(jù)不一致的情況發(fā)生。

但是，先更新數(shù)據(jù)庫再刪除緩存的策略發(fā)生數(shù)據(jù)庫和緩存數(shù)據(jù)不一致的概率很低，原因就是：（3）的寫數(shù)據(jù)庫操作比步驟（2）的讀數(shù)據(jù)庫操作耗時更短，才有可能使得步驟（4）先于步驟（5）執(zhí)行。但是，往往數(shù)據(jù)庫的讀操作的速度遠(yuǎn)快于寫操作，因此步驟（3）耗時比步驟（2）更短，這一場景很難出現(xiàn)。

如果刪除緩存失敗，也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象。

這樣說來，貌似三種方案都不安全呀，那我們該如何做呢？最重要的就是需要引入重試機制。

推薦使用

在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，推薦 使用先更新數(shù)據(jù)庫再刪除緩存 的操作。那么，我們該如何解決這種策略下的問題呢？

有兩種方案，一種是在程序邏輯中處理失敗重試的操作；另外，借助于阿里巴巴開源的Canal。

手動失敗重試

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流程如下所示

（1）更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)；

（2）刪除緩存數(shù)據(jù)失敗

（3）將需要刪除的key發(fā)送至消息隊列

（4）自己消費消息，獲得需要刪除的key

（5）繼續(xù)重試刪除操作，直到成功

這種方案有一個缺點，對業(yè)務(wù)線代碼造成大量的侵入。

同步數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)

先來一張圖，這種圖從整體架構(gòu)上解決了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)不一致的情況。

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流程如下圖所示：

（1）更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)

（2）數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)的變更信息寫入binlog日志當(dāng)中

（3）訂閱程序獲取所需要的數(shù)據(jù)以及key

（4）程序邏輯中處理具體的業(yè)務(wù)邏輯，接收訂閱binlog、發(fā)起刪除緩存的請求。

（5）嘗試刪除緩存操作，發(fā)現(xiàn)刪除失敗

（6）將這些信息發(fā)送至消息隊列

（7）重新從消息隊列中獲得該數(shù)據(jù)，重試操作。