这是我参与青训营-后端场的第3篇笔记。

先更新数据库还是先更新缓存

由于引入了缓存，在数据库更新的时候，不仅要更新数据库的数据，还要更新缓存的数据，这两个更新操作存在前后顺序问题：

先更新数据库，再更新缓存

请求A先将数据库的数据更新为1，然后更新缓存，请求B将数据库的数据更新为2，接着也更新缓存，然后请求A也更新缓存，此时出现了缓存不一致现象

A请求先将缓存数据更新为1，然后在更新数据库前，B请求将缓存的数据更新为2，接着再将数据库更新为2，然后A请求再将数据库的数据更新为1，此时出现了缓存和数据库中数据不一致的现象

不更新缓存，而是直接删除缓存中的数据。然后当读取数据时，发现缓存中不存在数据，再从数据库中读取数据，更新到缓存中，这个策略就是Cache Aside策略

写策略的步骤：

读策略的步骤：

但是写策略这里又可以分为两种情况：

假设某个用户的年龄是20，请求A要更新用户年龄是21，所以它将会删除缓存中的内容，这时候另一个请求B要读取这个用户的年龄，它查询缓存没有命中后，会从数据库中读取到年龄为20，并且写入到缓存中，然后请求A更新了数据库，现在数据库中的年龄更新为21，此时就出现数据不一致现象

假设某个用户的数据在缓存中不存在，请求A读取数据时从数据库中查询到年龄为29=0，在没有写入缓存时另一个请求B更新数据，它更新数据库中的年龄为21，并且清空缓存，这时候请求A将从数据库中读到的年龄为20的数据写入到缓存中。此时还是出现了数据不一致现象\

但是在实际上，这个问题出现的概率较低，因为缓存的写入通常都要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求B已经更新数据库并且删除了缓存，请求A才更新完缓存的情况，而一旦请求A早于请求B删除缓存之前更新了缓存，接下来的请求就会因为不命中缓存从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况

而且可以给缓存数据加上过期时间，就算出现了数据不一致的问题，也会有过期时间来兜底。但是这个方案还是存在一些问题，如何保证更新数据库和删除缓存两个操作都能执行成功

我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列中，由消费者来操作数据：

先更新数据库，再删除缓存的策略第一步是更新数据，那么更新数据库成功就会产生一条变更日志，记录在binlog中，于是我们可以订阅binlog日志，获取到具体的操作数据，然后再执行缓存删除，阿里的Canal中间件就是基于这个实现的

Canal模拟Mysql主从复制的交互协议，将自己伪装成一个Mysql从节点，向Mysql主节点发送dump请求，Mysql接收到请求后，就会开始推送binlog给Canal，Canal解析binlog字节流之后，就可以供服务程序使用