绝！面试官还是张嘴问了缓存一致性

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一般而言，缓存是因为系统之间，不同的介质访问速度不一样才存在的。例如CPU中的多级缓存，所以缓存的特性大抵都是访问快，容量小。由此，Redis根据缓存的作用可以分为两种类型：只读缓存,读写缓存。

先聊聊只读缓存，这也是缓存的日常使用方式。为了提速应用服务的查询请求、缓解MySQL等业务数据库的压力，如下图：

Redis使用流程-2.png

首先，只读缓存下有两种业务操作

更新操作：业务系统更改数据，①删除缓存里面的值，②直接操作修改数据库，③应用返回更新成功。

查询操作：业务系统查询数据，①从缓存里面查数据，②如果没有查到，则出现缓存缺失，去数据库里面查，③应用程序从数据库拿到值之后再写会Redis里，返回查询到的数据。

读写缓存是将缓存作为业务数据库使用，最新数据是在Redis里面的。正如你担忧的那样，Redis是内存数据，数据的安全性会由于服务的不可用而发生数据丢失，从而有着业务风险。

Redis读写缓存使用流程.png

如图，展示了读写缓存的流程，我们可以看到业务数据的修改直接放在了缓存里，而数据的持久化更多的是根据数据的安全性、请求的响应速度来评估是同步直写还是异步写回。

在生产实践中，我们根据不同的场景来选择不同的缓存使用方式。

之所以要先聊缓存在使用上的区别，是因为不同的使用方式，造成的缓存不一致处理方式也不一样。首先，我们先定义一下，什么是缓存一致。

缓存一致：①缓存中有数据，缓存和数据库一致，才是一致②缓存中没有，数据中是最新的数据，才是一致的。

读写缓存的一致性：如我们上面聊得缓存策略，读写缓存要保证数据一致，必须采用同步直写的方式，通过业务系统来保证Redis和MySQL的分布事务，从而是的数据的更新保证原子性。

只读缓存的一致性，情况比较复杂，可以看一看上面的只读缓存的流程。

操作顺序	问题
先删除缓存，再更新数据库	如果数据库更新时间较长，再次访问，缓存缺失，从数据库读取旧值，数据不一致
先更新数据库，再删除缓存	删除缓存失败或者在改数据库值间隙，访问时候缓存命中旧值，数据不一致

那么我们依次进行讨论：

时间	线程A	线程B	出现状况
t1	删除缓存
t2		1、读取缓存，缓存缺失，从数据库load出旧值 2、数据写入缓存	由于线程B的操作，其他线程可能会读到旧值
t3	更新数据库		缓存和数据库不一致

对于此类情况下造成的数据不一致，我们可以采用延迟双删的策略。也就是我们再更新完成之后，再删除一次。

时间	线程A	线程B	出现状况
t1	删除缓存
t2		1、读取缓存，缓存缺失，从数据库load出旧值 2、数据写入缓存	由于线程B的操作，其他线程可能会读到旧值
t3	更新数据库
t4	sleep		等待一下其他读了旧值的线程，返回
t5	删除缓存		缓存中没有值，数据库中是最新值，数据一致

在这种情况下，由于删除缓存的操作较为快速，如果再线程并发不高的情况下，对业务的影响比较小。

对于缓存不一致的解决方案，思路大概是这样，总体来说，我们需要根据我们业务特性、缓存使用方式来应对不同的情况。如果你有任何问题，欢迎与我交流。