基本概念

• 缓存导致的异常问题

  • 缓存中数据不一致
  • 缓存雪崩
  • 缓存击穿
  • 缓存穿透

为什么缓存与数据库不一致

• 一致性

  • 缓存中有数据，且缓存数据和数据库数据相同
  • 缓存中没有数据，数据库必须为最新值

• 根据是否接受写请求缓存分类

  • 读写缓存 
  • 只读缓存

• 针对读写缓存 保证数据一致性需要将数据写回数据库

  • 同步直写策略：写缓存时同步到数据库，保证数据一致

    • 但是需要用事务保证两边都更新成功，或者两边都更新失败，否则数据还是不一致的

  • 异步写回策略：等数据淘汰写回数据库

• 针对只读数据

  • 基本概念：数据更新时，将缓存删除即可，下次读数据回写到缓存中

  • 场景

    • 新增数据：缓存中没有数据，数据是一致的

    • 删改数据：需要保证缓存的删除和数据库的更新操作是原子的，否则会导致数据不一致\

      • 删除缓存，更新数据库：缓存删除成功，数据库更新失败  返回的仍然是旧值
      • 先更新数据，后更新缓存：缓存未删除掉，读到仍然是旧数据

针对只读缓存的情况

如何解决不一致

• 重试机制

  • 删除的缓存或者更新的数据库只缓存到消息队列中，例如kafka，删除失败时再次重新删除
  • 如果删除成功则从消息队列中去除，避免重复操作
  • 失败则重试，超出重试次数后发出警报

• 先删除缓存，再更新数据库

  • 问题：如果更新操作未结束，会导致将旧数据读会缓存中
  • 解决办法：更新操作结束后，sleep一下删除缓存，保证b线程的数据写入缓存后再删除掉 （数据双删）

• 先更新数据库，再删除缓存

  • 可能会读取到旧值，删除操作很快，不会影响

总结

• 解决方案

  • 删除和更新失败可以使用消息队列进行重试
  • 对于删除过程中的读操作读取旧值，可以采取延时双删

• 大部分场景下都是只读缓存，不涉及更新数据操作（尽量使用更新数据库后删除缓存）

  • 先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力（即使脏数据，也读缓存）
  • 双删的延迟时间不好估算

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