Redis中的几种更新策略

最近项目中用到redis做缓存，翻阅了各种资料，顺便也记录一下。

• 在redis缓存和mysql数据库跟新的策略中，它们都存在一定的缺点，由于操作缓存和操作数据库不是一个原子操作，在一个线程进行操作缓存或操作数据库的过程中，它们之间的时间节点可能会穿插其他线程发起的数据库和缓存操作，这会导致数据一致性的问题，即缓存和数据库中的内容不一致，主要有以下几种策略：

1.删除缓存再更新数据库
这是很容易发生数据不一致问题的，当有一个读线程A一个更新线程B同时进行访问时，如果是以下顺序，B删除缓存，A读取缓存中不在key，A去数据库中查询旧的数据并插入缓存，B将新的数据写入数据库，这样就导致了缓存中仍然是老数据，而数据库中依然是新数据。

时间点	读线程A	写线程B
1		删除缓存
2	从数据库查询到旧的值
3	写入缓存旧的值
4		写入数据库新的值
最终	缓存中为旧的值	数据库中为新的值

2.更新数据库在删除缓存
这种策略比第一种稍微好一点，也比较常用，它发生数据不一致的情况是，读线程A一个更新线程B同时进行访问时，如果A线程在最开始查询的时候缓存中本来就不存在该键（比如第一次查询该key，或者这个key的缓存之前就被更新操作删除了），A去读取数据中的旧的数据，B去把数据库中的旧的数据改为新的数据，B去把缓存删除，A再把旧的数据插入缓存，这样也会导致，缓存中是旧的数据，而数据库中是新的数据。

时间点	读线程A	写线程B
1	从数据库查询到旧的值
2		写入数据库新的值
3		删除缓存
4	写入缓存旧的值
最终	缓存中为旧的值	数据库中为新的值

3.更新缓存再更新数据库
这样的话，发生数据不一致的情况发生在两个更新线程AB并发的时候，比如当A将缓存更新A的新值，B也将缓存更新B的新值，且B又将数据写入到了数据库中，然后A再将数据写入到数据库中，这样就造成了缓存里的数据时B 的新值，而数据库里的数据又是A的新值，当然因为一般更新操作比查询操作要少很多，所以更新缓存比删除缓存发生数据不一致的概率会更小。

时间点	写线程A	写线程B
1	写入缓存A的值
2		写入缓存B的值
3		写入数据库B的值
4	写入数据库A的值
最终	数据库中为A的值	缓存中为B的值

4.更新数据库再更新缓存
这和第三点是同理的，两个写线程也会发生数据不一致情况。

• 此外，这四种方式都有一个地方会导致数据不一致，网上其他的资料里面也没有谈到，就是在redis中没有该缓存的时候或者缓存失效的时候，你一个读线程A去查缓存没查到，然后就去数据库里查完，然后管你是那种策略，一个更新线程B就来把它数据库更新了，缓存删除或者更新了，最终A又会去把原来的旧的值写到缓存里面，导致数据库是新值，缓存还是被后执行的读线程给写入了旧数据。

时间点	读线程A	写线程B
1	从数据库中读取旧的值
2		写入数据库新的值
3		删除或更新缓存
4	写入缓存旧的值
最终	缓存中为旧的值	数据库中为新的值

• 所以如果需要保证数据库与缓存的一致性，可以参考我下面的博客
• 主要是使用队列让每个线程的操作穿行化，防止出现以上的那些情况
• 博客链接： 使用队列实现redis数据一致性的解决方案.
• 谢谢大家观看