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“先更新数据库，后删除缓存”和“先删除缓存，后更新数据库”是两种常见的数据库与缓存同步策略。它们的主要区别在于执行顺序，且每种策略都有其优缺点。下面我们从一致性、性能、和实际应用的角度对这两种策略进行详细对比。
1. 先更新数据库，后删除缓存
方案描述：
- 步骤 1：更新数据库。
- 步骤 2：删除缓存。
优点：
- 数据一致性：由于先更新数据库，缓存失效之后的下一次请求会直接从数据库读取数据，确保缓存的数据是最新的。即便缓存删除失败，数据库中的数据始终是最新的。
- 较少的缓存污染：如果更新数据库失败，缓存数据并未删除，因此不会出现缓存存储过时数据的情况。缓存中的数据依然有效，避免了误删除缓存后的缓存穿透问题。
缺点：
- 数据库更新延迟：在多线程并发的情况下，线程 A 可能先读取了旧值（缓存中），但在数据库更新成功之前，如果线程 B 更新了数据库并删除了缓存，线程 A 会把旧值写入缓存。尽管在大多数情况下这个概率很低，但仍然是潜在的风险。
- 性能瓶颈：由于更新数据库是一个阻塞操作，尤其在事务性数据库中，可能会造成性能瓶颈，导致写操作需要等待锁或事务完成。
适用场景：
- 数据库操作较为频繁且需要保证一致性，且缓存更新时不希望缓存中有错误数据的场景。
- 写操作较少，读操作较多，因此数据库更新操作不会频繁影响缓存一致性。
2. 先删除缓存，后更新数据库
方案描述：
- 步骤 1：删除缓存。
- 步骤 2：更新数据库。
优点：
- 避免缓存污染：由于先删除缓存，缓存中的数据不再存在，后续的读请求会直接到数据库获取数据。这意味着即使缓存更新失败，也不会有过时数据被读取到缓存中。
- 缓存穿透问题较少：如果缓存被删除之后，数据直接从数据库中读取，避免了由于缓存不一致而引发的缓存穿透问题。
缺点：
- 数据一致性问题：删除缓存之后，如果数据库更新操作失败，可能会导致数据库与缓存数据不一致。例如，缓存中没有数据，但数据库未能正确更新，那么下一次读取数据库后再填充缓存时，会写入错误的数据。
- 数据库的临时不一致性：由于缓存已被删除，读取请求会直接访问数据库，导致读取到旧数据。即使数据库操作最终成功，缓存可能会有短暂的时效性问题。此时，缓存会被填充为新的值，但在此期间数据库的数据可能是过时的。
适用场景：
- 读写操作较为平衡，并且更新缓存操作不频繁，或使用了合适的缓存更新策略（如延迟更新、后台刷新等）来确保一致性。
- 对数据库操作的失败有容错机制，例如通过重试机制来确保数据最终一致性。
对比总结
| 特性 | 先更新数据库，后删除缓存 | 先删除缓存，后更新数据库 |
|---|---|---|
| 数据一致性 | 更好的一致性：缓存被删除后，数据库更新后才会写入缓存，减少旧数据写入缓存的风险。 | 可能的数据不一致：删除缓存后数据库更新失败，导致数据库和缓存数据不一致。 |
| 缓存污染 | 数据更新后缓存会保存最新数据，因此减少了缓存污染的风险。 | 缓存会被删除，避免了缓存污染，但存在临时不一致的风险。 |
| 性能影响 | 在多线程环境中，可能存在线程 A 写入旧数据到缓存的风险，性能受数据库锁的影响较大。 | 数据库更新操作前，缓存已被删除，短期内可能造成性能瓶颈，但缓存污染问题少。 |
| 适用场景 | 数据库操作频繁，读操作较多，需要避免缓存中存储错误数据。 | 读写操作较平衡，对容忍临时不一致性和有较强容错机制的场景。 |
两者方案的优化
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先更新数据库，后删除缓存：
- 在多线程情况下，可以引入 锁机制，保证写数据库的操作是原子的。
- 使用 事务 来确保数据库操作的一致性，避免出现部分成功的情况。
- 配合使用 异步删除缓存 或 队列机制 来减少延迟。
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先删除缓存，后更新数据库：
- 可以通过 重试机制 或 补偿机制 来确保数据库更新失败时的数据恢复。
- 引入 乐观锁 或 版本控制 来避免缓存和数据库的冲突。
- 通过 后台刷新机制，定期从数据库同步数据到缓存，避免短期内的缓存穿透问题。
总结
- 先更新数据库，后删除缓存 更适合对数据一致性要求较高的场景，尤其是缓存更新频繁且对缓存中数据要求严格一致的情况。
- 先删除缓存，后更新数据库 适合对性能要求较高且缓存更新相对不频繁的场景，尤其是能够容忍短暂的不一致性的情况。
