聊聊db和缓存一致性的5种实现方式

数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。

方案1

获取缓存逻辑

使用过定时器，定时刷新redis中的缓存。

db更新数据逻辑

更新数据不用考虑缓存中的数据，直接更新数据就可以了

存在的问题

缓存中数据和db中数据一致性可能没有那么及时，不过最终在某个时间点，数据是一致的。

方案2

获取缓存逻辑

c1：根据key在redis中获取对应的value

c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤

c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value

更新db逻辑

u1：开始db事务

u2：更新数据

u3：提交db事务

u4：删除redis中当前数据的缓存

存在的问题

上面u3成功，u4失败，会导致db数据更新成功，缓存删除失败，结果：db和缓存数据不一致
如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力

方案3

获取缓存逻辑

c1：根据key在redis中获取对应的value

c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤

c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value

更新db逻辑

u1：删除redis中当前数据的缓存

u2：开始db事务

u3：更新数据

u4：提交db事务

存在的问题

更新数据的线程执行u1成功之后，u2还未执行时，此时获取缓存的线程刚好执行了c1到c3的逻辑，此时会将旧的数据放入redis，结果：db和缓存数据不一致
同样存在方案2中说到的问题：如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力

方案4

对方案2做改进，确保db更新成功之后，删除缓存操作一定会执行，我们可以通过可靠消息来实现，可靠消息可以确保更新db操作和删除redis中缓存最终要么都成功要么都失败，依靠的是最终一致性来实现的。

改进之后过程如下。

获取缓存逻辑

c1：根据key在redis中获取对应的value

c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤

c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value

更新db逻辑

u1：开始db事务

u2：更新数据

u3：投递删除redis缓存的消息

u4：提交db事务

消息消费者-清理redis缓存的消费者

接受到清理redis缓存的消息之后，将redis中对应的缓存清除。

存在的问题

更新db和清理redis中的缓存之间存在一定的时间延迟，这段时间内，redis缓存的数据是旧的，也就是说这段时间内db和缓存数据是不一致的，但是最终会一致，这个不一致的时间可能比较小（这个需要看消息消费的效率了）
同样存在方案2中说到的问题：如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力

关于可靠消息的，可以看

方式5

我们先了解一些知识。

redis中几个方法

get(key)

获取key的值，如果存在，则返回；如果不存在，则返回nil

setnx(key,value)

setnx的含义就是SET if Not Exists，该方法是原子的，如果key不存在，则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0

del(key)

将key对应的值从redis中删除

数据库相关知识

select v from t where t.key = #key# for update;

update t set v = #v# where t.key = #key#;

上面两个sql会相互阻塞，直到其中一个提交之后，另外一个才可以继续执行。

下面我们就通过上面的知识来实现db和缓存强一致性。

更新数据逻辑

1.打开db事务

2.update t set v = #v# where t.key = #key#;

3.根据key删除redis中的缓存：RedisUti.del(key);

4.提交db事务

获取缓存逻辑

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public class CacheUtil {

    //根据key获取缓存中对应的value

    public static String getCache(String key) throws InterruptedException {

        String value = RedisUtils.get(key);

        if (value != null) {

            return value;

        }

        //过期时间为当前时间+5秒

        String expireTimeKey = key + "ExpireTime";

        long expireTimeValue = System.currentTimeMillis() + 5000;

        //setnx是原子操作，所以只有一个会成功

        int setnx = RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");

        if (setnx == 0) {

            expireTimeValue = Long.valueOf(RedisUtils.get(expireTimeKey));

            //如果expireTimeValue小于当前时间，说明expireTimeKey过期了，将其删除

            if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) {

                //将expireTimeKey对应的删除

                RedisUtils.del(expireTimeKey);

            } else {

                //休眠1秒继续获取

                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

            }

            //重试

            return getCache(key);

        } else {

            //1. 开启db事务

            start transaction;

            //2. 执行select v from t where t.key = #key# for update; 将v的值赋值给value

            select v from t where t.key = #key# for update;

            RedisUtils.set(key, value);

            //3.提交db事务

            commit transaction;

        }

        return value;

    }

    //redis工具类，内部方法为伪代码

    public static class RedisUtils {

        //根据key获取value

        public static String get(String key) {

            return null;

        }

        //设置key对应的value

        public static void set(String key, String value) {

        }

        //删除redis中一个key对应的值

        public static void del(String key) {

        }

        //setnx的含义就是SET if Not Exists，该方法是原子的，如果key不存在，

        //则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0

        public static int setnx(String key, String value) {

            return 1;

        }

    }

}

这种方式可以确保db和redis中缓存同一时间强一致。

expireTimeKey为了防止某些线线程执行RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");返回1，表示setnx成功了，然后执行下一行代码的时候系统后挂了，会导致将db数据加载到redis中失败，代码：if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) 是给其他线程机会，可以获取这个过期时间，发现过期之后直接删掉，这样其他线程才有机会将db数据load到redis中。

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