缓存与数据库一致性方案

一、缓存更新策略概述

在现代分布式系统中，缓存作为数据库的前置层，能显著提升系统性能。然而，缓存与数据库之间的数据一致性是一个经典难题。以下是三种常见的缓存更新策略及其优缺点分析。

二、方案对比分析

方案一：直接更新策略

模式：

1. 先更新数据库，再更新缓存

2. 或先更新缓存，再更新数据库

问题分析：

• 并发更新场景下会出现数据竞态条件

• 示例时序问题：

  请求A: 更新DB(value=2) → 更新缓存(value=2)

  请求B: 更新DB(value=3) → 更新缓存(value=3)

  可能结果：缓存最终为2（请求A覆盖了请求B）

解决方案：

• 采用分布式锁强制串行化

  • 更新前获取锁，完成操作后释放

lock.acquire();
try {
    updateDB();
    updateCache();
} finally {
    lock.release();
}

优缺点：

• ✅ 缓存命中率高（始终更新最新值）

• ❌ 锁机制带来性能瓶颈

• ❌ 生产环境较少采用（复杂度高）

方案二：先删缓存后更新DB（Cache Aside）

执行流程：

1. 删除缓存

2. 更新数据库

并发问题：

1. 请求A删除缓存

2. 请求B读取缓存未命中，查询DB(old value)

3. 请求B写入缓存(old value)

4. 请求A更新DB(new value)

结果：缓存与DB不一致

解决方案：

• 延迟双删策略：

  1. 第一次删除缓存

  2. 更新数据库

  3. 等待一定时间（如500ms）

  4. 再次删除缓存

挑战：

• 延迟时间难以精确设定

• 二次删除可能失败

• 生产环境实施效果不理想

方案三：先更新DB后删缓存（推荐方案）

执行流程：

1. 更新数据库

2. 删除缓存

优势分析：

• 出现不一致的概率极低（需要满足同时满足：

  1. 缓存刚好失效

  2. 读请求在写请求DB更新前完成

  3. 读请求耗时超过写请求）

异常处理：

1. 同步重试机制：

void updateData(Data newData) {
    try {
        db.update(newData);
        cache.delete(newData.id);
    } catch (Exception e) {
        // 重试逻辑
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            try {
                cache.delete(newData.id);
                break;
            } catch (Exception retryEx) {
                if (i == 2) alertAdmin();
            }
        }
    }
}

1. 异步补偿方案：

• 通过消息队列实现最终一致性

• 架构示例：

  业务服务 → DB → Binlog → MQ → 消费者删除缓存

三、生产环境最佳实践

基础方案

1. 采用"先更新DB，后删缓存"

2. 实现同步删除重试（3次左右）

3. 设置监控告警机制

进阶方案（推荐）

基于Binlog的异步删除：

1. 技术组件：

   • MySQL + Canal/Alibaba Debezium

   • RocketMQ/Kafka

   • 缓存服务

2. 工作流程：

   复制

   下载

   DB变更 → Canal监听Binlog → MQ投递 → 消费者处理缓存删除

优势：

• 完全解耦业务逻辑

• 自动重试保证最终一致性

• 对主流程零影响

实施建议：

1. 消息幂等处理：

void handleCacheDelete(Message msg) {
    if (deduplicationCache.exists(msg.id)) {
        return; // 已处理
    }
    cache.delete(msg.key);
    deduplicationCache.set(msg.id);
}

1. 监控指标：

• 消息堆积量

• 处理延迟

• 失败率

四、特殊情况处理

缓存穿透保护

当采用删除策略时，需防范缓存击穿：

public Data getData(String id) {
    Data data = cache.get(id);
    if (data == null) {
        data = db.query(id);
        if (data != null) {
            // 设置较短的过期时间
            cache.set(id, data, 300); 
        } else {
            // 空值缓存
            cache.set(id, NULL_VALUE, 60);
        }
    }
    return data == NULL_VALUE ? null : data;
}

热点数据特殊处理

对极高频率访问的数据：

• 采用永不过期策略

• 通过后台任务定期同步

• 变更时双写保证一致性

五、总结建议

1. 中小型系统：

   • 直接采用方案三（更新DB+删除缓存）

   • 配合简单重试机制

2. 大型分布式系统：

   • 引入Binlog+MQ的异步方案

   • 建立完善监控体系

3. 关键业务数据：

   • 可考虑短暂加锁保证强一致性

   • 牺牲部分性能换取绝对准确

最终选择应权衡：

• 业务对一致性的要求级别

• 系统性能需求

• 团队技术储备

• 运维监控能力