如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话,最好不要做这个方案:即 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里面去。串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但会导致系统吞吐量大幅度降低。
解决这个问题的最经典的模式,就是Cache Aside Pattern
Cache Aside Pattern:
    (1)读的时候先读缓存,如果缓存不存在的话就读数据库,取出数据库后更新缓存;如果存在的话直接读取缓存的信息。
    (2)写的时候,先更新数据库,再删除缓存。
说到这个问题,又会出现很多问题:
    (1)为什么是删除缓存,而不是更新缓存?
    (2)为什么是先更新数据库,再删除缓存?不是先删除缓存,再更新数据库?
 

写的时候为什么是删除缓存不是更新缓存?

   很多时候复杂的缓存场景,缓存不是仅仅从数据库中取出来的值。可能是关联多张表的数据并通过计算才是缓存需要的值。并且,更新缓存的代价有时候很高。对于需要频繁写操作,而读操作很少的时候,每次进行数据库的修改,缓存也要随之更新,会造成系统吞吐的下降,但此时缓存并不会被频繁访问到,用到的缓存才去算缓存。
      删除缓存而不是更新缓存,是一种懒加载的思想,不是每次都重复更新缓存,只有用到的时候才去更新缓存,同时即使有大量的读请求,实际也就更新了一次,后面的请求不会重复读。
 

Cache Aside Pattern存在的问题

问题:先更新数据库,再删除缓存,如果更新缓存失败了,导致数据库中是新数据,缓存中是旧数据,就出现数据不一致的问题。
解决思路:先删除缓存,再更新数据库。
  • 缓存删除失败:如果缓存删除失败,那么数据库信息没有被修改,保持了数据的一致性;
  • 缓存删除成功,数据库更新失败:此时数据库里的是旧数据,缓存是空的,查询时发现缓存不存在,就查询数据库并更新缓存,数据保持一致。
问题:上面的方案存在不足,如果删除完缓存更新数据库时,如果一个请求过来查询数据,缓存不存在,就查询数据库的旧数据,更新旧数据到缓存中。随后数据更新完成,修改了数据库的数据,此时缓存和数据库的数据就会出现不一致了。高并发下会出现这种数据库+缓存不一致的情况。 如果不采用给缓存设置过期时间策略,该数据永远都是脏数据。
解决方案:采用双删除策略。写请求先删除缓存,再去更新数据库,等待一段时间后异步删除缓存。这样可以保证在读取错误数据时能及时被修正过来。
还有一种策略,就是:写请求先修改缓存为指定值,然后再去更新数据库,再更新缓存。读请求过来后,会先读缓存,判断是指定值后就进入循环读取状态,等到写请求更新缓存。如果循环超时就去数据库读取数据,更新缓存。
这种方案保证了读写的一致性,但由于读请求等待写请求的完成,会降低系统的吞吐量。
 
 

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