說(shuō)在前面

只要使用到緩存，無(wú)論是本地緩存還是使用Redis做緩存，那么就會(huì)存在數(shù)據(jù)同步不一致的問(wèn)題。

1、 先讀取緩存，緩存數(shù)據(jù)有，則立即返回結(jié)果；
2、 如果緩存中沒(méi)有數(shù)據(jù)，則從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)；
3、 把讀取到的數(shù)據(jù)同步到緩存中，提供下次讀請(qǐng)求返回?cái)?shù)據(jù)；

這樣的作法是大多數(shù)人使用緩存的方式，這樣能有效減輕數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，但是如果修改刪除數(shù)據(jù)，因?yàn)榫彺鏌o(wú)法感知到數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的修改。

這樣就會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)與緩存中數(shù)據(jù)不一致。

那么該如何解決呢？

有下面4種解決方案：

1、 先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)；
2、 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再更新緩存；
3、 先刪除緩存，后更新數(shù)據(jù)庫(kù)；
4、 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，后刪除緩存；

下面我們一一來(lái)看下每個(gè)方案的可行性：

一、先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)

這個(gè)方案我們一般不考慮。原因是更新緩存成功，但是更新數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)異常了。

會(huì)導(dǎo)致緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)完全不一致，而且很難察覺(jué)，因?yàn)榫彺嬷械臄?shù)據(jù)一直都存在。

二、先更新DB，再更新緩存

這個(gè)方案我們一般也是不考慮，原因跟方案1一樣，數(shù)據(jù)庫(kù)更新成功了，緩存更新失敗，同樣會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題，且不容易被發(fā)現(xiàn)，因?yàn)榫彺嬷幸恢贝嬖跀?shù)據(jù)。

三、先刪除緩存，后更新DB

這個(gè)方案再并發(fā)場(chǎng)景下也會(huì)出問(wèn)題，具體出現(xiàn)的原因如下：

兩個(gè)并發(fā)請(qǐng)求：請(qǐng)求A（更新操作）和請(qǐng)求B（讀取操作）

1、 請(qǐng)求A會(huì)先刪除Redis中的數(shù)據(jù)，然后去更新數(shù)據(jù)庫(kù)；
2、 此時(shí)請(qǐng)求B看到Redis中的數(shù)據(jù)是空的，回去數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)?cè)撝担a(bǔ)充到Redis緩存中；
3、 此時(shí)請(qǐng)求A并沒(méi)有更新成功，或者是事務(wù)還未提交（MySQL的事務(wù)隔離級(jí)別，會(huì)導(dǎo)致未提交的事務(wù)數(shù)據(jù)不會(huì)被另一個(gè)線(xiàn)程看到），請(qǐng)求B去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)得到舊值.；

 這時(shí)候就會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫(kù)和Redis數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。

因此一般也不建議這種方式

雖然不建議，但是如果你是采用了這種方式，該如何解決數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題呢？

其實(shí)最簡(jiǎn)單的辦法就是延時(shí)雙刪的策略：

1、 先淘汰緩存；
2、 再寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)；
3、 休眠1s，再次淘汰緩存；

這樣做，可以將1s內(nèi)所造成的緩存臟數(shù)據(jù)，再次刪除。

但是，但是，這個(gè)1s怎么確定的，具體該休眠多久呢？

1、 自行評(píng)估自己的項(xiàng)目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)（這個(gè)我們可以利用SkyWalking等監(jiān)控工具評(píng)估耗時(shí)）；
2、 評(píng)估寫(xiě)數(shù)據(jù)的休眠時(shí)間（在讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)耗時(shí)的基礎(chǔ)上，加幾百ms即可）；

這樣做的目的，就是確保讀請(qǐng)求結(jié)束，寫(xiě)請(qǐng)求可以刪除讀請(qǐng)求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。

延時(shí)雙刪就能徹底解決不一致嗎？如果面試官這樣問(wèn)你，你千萬(wàn)不能回答是的。

第一，我們?cè)u(píng)估的延時(shí)時(shí)間（讀請(qǐng)求耗時(shí)+幾百毫秒），并不能完全代表實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中的耗時(shí)，運(yùn)行過(guò)程如果因?yàn)橄到y(tǒng)壓力過(guò)大，我們?cè)u(píng)估的耗時(shí)就是不準(zhǔn)確，仍然會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的出現(xiàn)

第二，延時(shí)雙刪雖然在保證事務(wù)提交完以后再進(jìn)行刪除緩存，但是如果你使用的是MySQL的讀寫(xiě)分離的機(jī)構(gòu)，主從同步之間其實(shí)也會(huì)有時(shí)間差。

此時(shí)該如何解決呢？

解決辦法有兩個(gè)：

1、 還是使用延時(shí)雙刪策略，只是睡眠時(shí)間改為在主從同步的延時(shí)時(shí)間基礎(chǔ)上，加幾百毫秒（讀接口耗時(shí)+主從延遲時(shí)間+幾百毫秒）；
2、 對(duì)Redis進(jìn)行填充數(shù)據(jù)查詢(xún)（更新緩存時(shí)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)），強(qiáng)制走主庫(kù)查詢(xún)，那么我們延時(shí)雙刪就沒(méi)必要增加主從延時(shí)時(shí)間了（增加個(gè)主從延時(shí)時(shí)間也會(huì)增加更大的不確定性，因?yàn)橹鲝难訒r(shí)時(shí)間也是不穩(wěn)定的）；

如果面試官繼續(xù)深入的問(wèn)你，采用這種同步延時(shí)雙刪的淘汰策略，接口的吞吐量降低怎么辦？（數(shù)據(jù)變更時(shí)，更新接口都要多休眠一個(gè)延時(shí)時(shí)間）

既然同步會(huì)降低吞吐量，那就同步改異步（性能優(yōu)化的常用手段）。

將第二次刪除的操作，異步起一個(gè)線(xiàn)程，異步刪除，這樣寫(xiě)的請(qǐng)求就不用沉睡一段時(shí)間后才能返回了。

總的來(lái)說(shuō)，先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)的方式，還是瑕疵較多，發(fā)生數(shù)據(jù)一致性的問(wèn)題和性能問(wèn)題的概率更大。比如：

1、 先刪除緩存可能導(dǎo)致讀請(qǐng)求因緩存缺失而大量訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)（尤其是高并發(fā)場(chǎng)景的電商，可能一瞬間就把數(shù)據(jù)庫(kù)打掛了）；
2、 讀請(qǐng)求接口的耗時(shí)和寫(xiě)緩存的時(shí)間，估算不夠準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致延遲雙刪中的sleep時(shí)間不好設(shè)置；

下面我們來(lái)看最后一種解決方案，這個(gè)解決方式是4個(gè)方案中發(fā)生數(shù)據(jù)不一致性的概率最低的。

四、先更新DB，后刪除緩存

 讀的時(shí)候，先讀緩存，緩存沒(méi)有的話(huà)，就讀數(shù)據(jù)庫(kù)，然后取出數(shù)據(jù)后放入緩
存，同時(shí)返回響應(yīng)。更新的時(shí)候，先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再刪除緩存。

這種方案下就不存在數(shù)據(jù)不一致性的問(wèn)題了么？

其實(shí)是依然存在的，尤其是在大型互聯(lián)網(wǎng)電商，高并發(fā)系統(tǒng)中，并發(fā)問(wèn)題導(dǎo)致的數(shù)據(jù)一致性的數(shù)據(jù)量非常大。

假設(shè)兩個(gè)請(qǐng)求，請(qǐng)求A和請(qǐng)求B，請(qǐng)求A做查詢(xún)操作（讀請(qǐng)求），請(qǐng)求B做更新操作（寫(xiě)請(qǐng)求）

當(dāng)高并發(fā)場(chǎng)景下，會(huì)有如下情形出現(xiàn)：

1、 緩存剛好失效；
2、 請(qǐng)求A查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，得到一個(gè)舊值；
3、 請(qǐng)求B將新值寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)；
4、 請(qǐng)求B刪除緩存；
5、 請(qǐng)求A將查到的舊值寫(xiě)入緩存；

 高并發(fā)場(chǎng)景下，確實(shí)有可能會(huì)發(fā)生上述的情況，產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)。

然而，發(fā)生這種的概率又有多少呢？

?

發(fā)生上述情況的一個(gè)先天性條件，就是步驟（3）的寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)操作比步驟（2）的讀數(shù)據(jù)庫(kù)操作耗時(shí)更短，才有可能使得步驟（4）先于步驟（5）。

可是，大家想想，數(shù)據(jù)庫(kù)的讀操作的速度遠(yuǎn)快于寫(xiě)操作的（不然做讀寫(xiě)分離干嘛，做讀寫(xiě)分離的意義就是因?yàn)樽x操作比較快，耗資源少）。

因此步驟（3）耗時(shí)比步驟（2） 更短，這一情形很難出現(xiàn)。

但是，如果面試官問(wèn)你：如果我的業(yè)務(wù)屬性要求一定要解決怎么辦？那么如何解決上述并發(fā)問(wèn)題？

首先，給緩存設(shè)置過(guò)期時(shí)間是一種有效的方案。

如果你的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)性要求不是很高，可以接受數(shù)據(jù)的短時(shí)間數(shù)據(jù)不一致的場(chǎng)景，我們此種方案就可以解決了（比如商品詳情中的描述、屬性等）

其次，仍可以采用異步延時(shí)刪除的策略。

參考方案3中的異步延時(shí)刪除策略方案，刪除的方案其實(shí)還有問(wèn)題，這個(gè)我們放在后面說(shuō)

一般采用這些手段幾乎就已經(jīng)把Redis緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致的概率降到了極低。

如果非要強(qiáng)一致性，極低的數(shù)據(jù)不一致的概率都不能接受，那么該如何解決呢？

其實(shí)也有解決方案：那就是加鎖，在讀請(qǐng)求加一個(gè)讀鎖，所有的讀請(qǐng)求不阻塞，在寫(xiě)請(qǐng)求加一個(gè)寫(xiě)鎖，一旦有寫(xiě)請(qǐng)求，則暫時(shí)阻塞讀，等寫(xiě)請(qǐng)求處理完，刪除完緩存再放開(kāi)讀。

如果你的業(yè)務(wù)并發(fā)要求不高，讀多寫(xiě)少，且對(duì)數(shù)據(jù)一致性有很高的要求，可以采用這種方案，但是保證強(qiáng)一致性的同時(shí)，就會(huì)損失一些性能，所以該不該用這種方案，大家可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)的屬性做好權(quán)衡。

方案補(bǔ)充（重要）

3、 4都屬于刪除緩存類(lèi)，其實(shí)刪除緩存類(lèi)都會(huì)有一個(gè)共同的問(wèn)題，那就是在刪除緩存的階段出錯(cuò)了怎么辦？此時(shí)再讀取緩存的時(shí)候每次都是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)了；

此時(shí)解決方案有兩個(gè)：

一、利用消息隊(duì)列進(jìn)行刪除失敗的補(bǔ)償

具體的業(yè)務(wù)邏輯如下：

1、 請(qǐng)求A先對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新操作；
2、 在對(duì)Redis進(jìn)行刪除操作的時(shí)候發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)，刪除失敗；
3、 此時(shí)將Redis的key作為消息體發(fā)送到消息隊(duì)列中；
4、 系統(tǒng)接收到消息隊(duì)列發(fā)送的消息后；
5、 再次對(duì)Redis進(jìn)行刪除操作；

但是這個(gè)方案會(huì)有一個(gè)缺點(diǎn)，就是會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)代碼造成大量的侵入，深深的耦合在一起。

所以還有一個(gè)優(yōu)化的方案

二、訂閱MySQL的binlog日志，異步刪除

我們知道對(duì) Mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)更新操作后 ，在 binlog日志中我們都能夠找到相應(yīng)的操作，那么我們可以訂閱 Mysql數(shù)據(jù)庫(kù) 的 binlog日志對(duì)緩存進(jìn)行操作，這樣就達(dá)到了一個(gè)解耦的目的了。

業(yè)務(wù)代碼流程如下：

1、 更新數(shù)據(jù)庫(kù)，更新完成后，觸發(fā)binlog消息；
2、 經(jīng)常B（消費(fèi)者）訂閱binlog消息，執(zhí)行緩存刪除操作；
3、 緩存刪除失敗，將刪除任務(wù)丟到消息隊(duì)列中；
4、 進(jìn)程B獲取刪除失敗任務(wù)；
5、 執(zhí)行二次刪除redis緩存；

說(shuō)到底就是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的 binlog 來(lái)異步淘汰 key，利用工具(canal)將 binlog
日志采集發(fā)送到 MQ 中，然后通過(guò) ACK 機(jī)制確認(rèn)處理刪除緩存。
先更新DB，后刪除緩存，這種方式，被稱(chēng)為 Cache Aside Pattern，屬于緩存更新的經(jīng)典設(shè)計(jì)模式之一。

所以如果大家做緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)的同步，推薦大家選擇這一種方式。

總結(jié)

至此，億級(jí)電商流量，高并發(fā)下Redis與MySQL的數(shù)據(jù)一致性如何保證的方案，非常圓滿(mǎn)了。以上的內(nèi)容，如果大家能爛熟于心、對(duì)答如流、如數(shù)家珍，基本上 面試官會(huì)被你 震驚到、吸引到。