参考

缓存的作用 §

缓存的作用💡

引用缓存，是为了提供查询性能。在redis和数据库中，就会存在不一致的场景。

1. 由于并发问题，2个线程可能对同一条数据进行并发修改。即 写缓存的操作不可行。

演进过程 §

首先，先不考虑执行失败的场景。 §

1. 由于并发问题，2个线程可能对同一条数据进行并发修改。即 写缓存的操作不可行。只能改用删除缓存的方式。即AB线程的更新缓存顺序不一定一致。
   

2. 删除缓存

   1. 先删除缓存，在更新数据库
      当发生「读+写」并发时，还是存在数据不一致的情况。
      

   2. 先更新数据库，在删除缓存（基本能认为数据一致）但是有个主从同步问题。

      依旧是 2 个线程并发「读写」数据：
      

      1. 缓存中 X 不存在（数据库 X = 1）
      2. 线程 A 读取数据库，得到旧值（X = 1）
      3. 线程 B 更新数据库（X = 2)
      4. 线程 B 删除缓存
      5. 线程 A 将旧值写入缓存（X = 1）
         最终 X 的值在缓存中是 1（旧值），在数据库中是 2（新值），也发生不一致。
         这种情况「理论」来说是可能发生的，但实际真的有可能发生吗？
         其实概率「很低」，这是因为它必须满足 3 个条件：
      6. 缓存刚好已失效
      7. 读请求 + 写请求并发
      8. 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）

3. 先更新数据库，延迟删除缓存。解决同步问题。 即在线程 A 删除缓存、更新完数据库之后，先「休眠一会」，再「删除」一次缓存

考虑执行失败，方案就是重试，—> 异步重试(消息队列) —> 订阅数据库变更日志，再操作缓存。 §

总结: 延迟双删, + 消息队列重试，或者cannal §

「延迟双删」，凭借经验发送「延迟消息」到队列中，延迟删除缓存，同时也要控制主从库延迟，尽可能降低不一致发生的概率。

参考 §

缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了 | Kaito’s Blog