如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性？看这篇就够了
文章目录
- 问题
- 引入缓存提高性能
- 缓存利用率
- 缓存一致性
-
- 先更新数据库，后更新缓存
- 先更新缓存，后更新数据库
- 并发引发的一致性问题
- 删除缓存会保证一致性？
-
- 先删除缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后删除缓存
- 异步重试
- 订阅数据库变更日志，再操作缓存
- 延迟双删
-
- 只先删缓存
- 只后删缓存
- 普通双删
- 延时双删
- 极端情况
- 总结
问题
面试当中总会被问题这么一个问题：如何保证 Redis 缓存和数据库一致性？
但依旧有很多的疑问：
- 到底是更新缓存还是删除缓存？
- 到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？
引入缓存提高性能
前期业务正处在开始阶段，流量非常小，当客户端请求过来，无论是读请求还是写请求，直接操作数据库就可以，前期架构框架如下图：
但是随着业务量的增长，项目请求量越来越大，这时如果每次都从数据库中读数据，就会出现大问题了。
这个时候我们项目通常都会引入缓存来提高读性能，架构框架如下图：
如果说使用缓存中间件，必须 Redis 了，不仅性能非常高，还提供了很多友好的数据类型，可以很好地满足我们的业务需求。
我们之前的数据是只存数据库中，现在引入 Redis 后需要放到缓存中读取，那么具体该怎么存呢？，有以下几种方式：
- 数据库中所有的数据的同步到缓存中，并且不设置过期时间
- 数据写入只更新数据库，不更新缓存
- 启动定时器把数据库中的数据同步到缓存
这个实现方式如果有请求过来，所有读请求都可以直接从缓存中读取到数据，不需要再查数据库，性能非常高。
但是会存在以下2点问题：
- 不设置过期时间，不经常访问的数据还存在缓存中
- 因为是定时执行同步数据，会导致缓存和数据库的数据不一致的问题（看任务执行的频率）
这种方式适合数据量小，对数据一致性要求不高的业务场景。
缓存利用率
想要缓存利用率最大化，我们很容易想到的方案是，缓存中只保留最近访问的热数据。具体要怎么做呢？如下几点：
- 写请求只写数据库
- 读请求首先读缓存，如果缓存中不存在，再从数据库中读取，并更新到缓存
- 写入缓存中的数据，都设置失效时间
这样的话缓存中不经常访问的数据，随着时间的推移，都会逐渐过期并且被淘汰掉，而缓存中保留的都是经常被访问的热数据，缓存利用率得以最大化。
缓存一致性
当数据发生更新时，我们不仅要操作数据库，还要一并操作缓存。具体操作就是，修改一条数据时，不仅要更新数据库，也要连带缓存一起更新。
如果缓存和数据库都更新的话，就会存在以下两个问题：
- 是先更新数据库还是后更新缓存
- 是先更新缓存还是后更新数据库
我们更加上面两步来逐一分析：
先更新数据库，后更新缓存
首先执行数据库更新的操作并且成功了，这时再去更新缓存并且失败了，那么此时数据库中是最新的值，而缓存中还是旧的数据值。
如果一个读请求过来，首先读取缓存中的数据，这时都是旧值，只有当缓存过期失效后，才能重新在数据库中得到新的值。
这时用户发现我明明修改了值，为什么看不到修改的值，而是过段时间数据才变更过来，对业务会有影响。
所以说无论谁先谁后，只要后面更新缓存发生异常，就会对业务造成影响。
先更新缓存，后更新数据库
首先执行缓存更新的操作并且成功了，这时再去更新数据库并且失败了，那么此时缓存中是最新的值，而数据库中还是旧的数据值。
虽然此时读请求可以命中缓存，拿到正确的值，但是缓存过期失效以后就会从数据库中读取到旧值，重新同步缓存也是这个旧值。
这时用户会发现自己之前修改的数据又变回旧的值了，对业务造成影响。
除了所说的操作失败问题，那还有哪些情况下会影响数据一致性？
并发引发的一致性问题
假设采用先更新数据库，再更新缓存的方案，并且两步都可以执行成功的前提下，如果存在并发，情况会是怎样的呢？
比如线程 A 和线程 B 两个线程，同时更新一条数据，会发生如下问题：
- 线程 A 更新数据库（X = 1）
- 线程 B 更新数据库（X = 2）
- 线程 B 更新缓存（X = 2）
- 线程 A 更新缓存（X = 1）
线程 A 虽然先于线程 B 发生，但线程 B 操作数据库和缓存的时间，却要比线程 A 的时间短，执行时序发生「错乱」，最终这条数据结果是不符合预期的。
同样地，采用先更新缓存，再更新数据库的方案，也会有类似问题，这里不再详述。
很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，也有可能是先查询数据库，再经过一系列计算得出的一个值，才把这个值才写到缓存中。
由此可见，这种更新数据库 + 更新缓存的方案，不仅缓存利用率不高，还会造成机器性能的浪费。
所以此时我们需要考虑另外一种方案：删除缓存。
删除缓存会保证一致性？
删除缓存也有 2 种方式：
- 先删除缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后删除缓存
这里小伙伴们可以按照前面的思路推演一下，就可以看到依旧存在数据不一致的情况发生。
这里主要重点看并发问题：
先删除缓存，后更新数据库
如果有 2 个线程 A 和 B 要并发读写数据，可能会发生如下问题：
- 线程 A 要更新 X = 2（原值 X = 1）
- 线程 A 先删除缓存
- 线程 B 读缓存，发现不存在，从数据库中读取到旧值（X = 1）
- 线程 A 将新值写入数据库（X = 2）
- 线程 B 将旧值写入缓存（X = 1）
可见，先删除缓存，后更新数据库，当发生「读+写」并发时，还是存在数据不一致的情况。
先更新数据库，后删除缓存
依旧是 2 个线程 A 和 B 并发读写数据：
- 缓存中 X 不存在（数据库 X = 1）
- 线程 A 读取数据库，得到旧值（X = 1）
- 线程 B 更新数据库（X = 2)
- 线程 B 删除缓存
- 线程 A 将旧值写入缓存（X = 1）
这种情况理论上来讲是可能发生的，但是概率很低，因为必须满足 3 个条件：
- 缓存刚好已失效
- 读请求 + 写请求并发
- 更新数据库 + 删除缓存的时间（步骤 3-4），要比读数据库 + 写缓存时间短（步骤 2 和 5）
操作写数据库一般会先加锁，所以写数据库，通常是要比读数据库的时间更长的，这样看来，先更新数据库 + 再删除缓存的方案是可以保证数据一致性的。所以，我们应该采用这种方案，来操作数据库和缓存。
解决了并发问题，现在来看一下第二步执行失败导致数据不一致的问题。
无论是先操作缓存，还是先操作数据库，如果第二步执行失败，我们就发起重试，尽可能地去做补救。
异步重试
就是把重试请求写到消息队列中，然后由专门的消费者来重试，直到成功，或者更直接的做法，为了避免第二步执行失败，我们可以把操作缓存这一步，直接放到消息队列中，由消费者来操作缓存。
这里大家可能就会有一个问题：写消息队列也有可能会失败，而且，引入消息队列，又增加了更多的维护成本，这样做是否值得呢？
消息队列的特性：
- 消息队列保证可靠性：写到队列中的消息，成功消费之前不会丢失
- 消息队列保证消息成功投递：消费者从队列拉取消息，成功消费后才会删除消息，否则还会继续投递消息给消费者
至于写队列失败和消息队列的维护成本问题：
- 写队列失败：操作缓存和写消息队列，同时失败的概率是很小的
- 维护成本：因为我们的项目中一般都会用到消息队列，维护成本并没有新增很多
如果不用消息队列这种方式，可以使用订阅数据库变更日志，再操作缓存。
订阅数据库变更日志，再操作缓存
我们的应用在修改数据时，只需要修改数据库，不用操作缓存，而操作缓存是交给数据库的变更日志实现。
比如，MySQL中修改一条数据，MySQL 就会产生一条变更日志（Bin Log），我们可以订阅这个日志，获取到具体的操作数据，然后再根据这条日志数据，去删除对应的缓存。
订阅变更日志比较比较成熟的开源中间件，比如阿里的 canal，这种方案的优点如下：
- 无需考虑写消息队列失败情况：只要写 MySQL 成功，Binlog 肯定会有
- 自动投递到消费队列：canal 自动把数据库变更日志投递给消费的消息队列
想要保证数据库和缓存一致性，推荐采用先更新数据库，再删除缓存方案，并配合消息队列或订阅变更日志的方式来做。
延迟双删
为什么要延迟双删呢，有什么作用呢？
看如下图就能明白：
只先删缓存
先删缓存，在改数据库前，其他线程又把旧数据放到缓存里去了。
只后删缓存
改了数据库，清理缓存前，有部分线程还是会拿到旧缓存。
普通双删
第一次清空缓存后、更新数据库前：其他线程查询了数据库的值
第二次清空缓存后：其他线程更新缓存，此时又会把旧数据更新到缓存
延时双删
在普通删除中，第二次清空缓存之前，多延时一会儿，等线程B更新缓存结束了，再删除缓存，这样就缓存就不存在了，其他线程查询到的为新缓存。
延时是确保 修改数据库 -> 清空缓存前，其他线程的更改缓存操作已经执行完。
这个延迟删除缓存，延迟时间到底设置要多久呢？
这个时间在分布式和高并发场景下，其实是很难评估的。
很多时候，我们都是凭借经验大致估算这个延迟时间，例如延迟 1-5s，只能尽可能地降低不一致的概率。
所以，采用这种方案，也只是尽可能保证一致性而已，极端情况下，还是有可能发生不一致。
极端情况
延时双删中说到，采用延时删最后一次缓存，但这其中难免还是会大量的查询到旧缓存数据的。
这时候可以通过加锁来解决，一次性不让太多的线程都来请求，另外从图上看，我们可以尽量缩短第一次删除缓存和更新数据库的时间差，这样可以使得其他事务第一时间获取到更新数据库后的数据。
总结
- 想要提高应用的性能，可以引入缓存来解决
- 引入缓存后，需要考虑缓存和数据库一致性问题，可选的方案有：更新数据库 + 更新缓存、更新数据库 + 删除缓存
- 更新数据库 + 更新缓存方案，在并发情况下无法保证缓存和数据一致性，且存在缓存资源浪费和机器性能浪费的情况发生
- 在更新数据库 + 删除缓存的方案中，先删除缓存，再更新数据库在并发情况下依旧有数据不一致问题，解决方案是延迟双删，但这个延迟时间很难评估，所以推荐用先更新数据库，再删除缓存的方案
- 在先更新数据库，再删除缓存方案下，为了保证两步都成功执行，需配合消息队列或订阅变更日志的方案来做，本质是通过重试的方式保证数据一致性