引言
为什么写这篇文章吗?
首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。
但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。
文章结构
本文由以下三个部分组成
1、讲解缓存更新策略
2、对每种策略进行缺点分析
3,针对缺点给出改进方案
正文
先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。
在这里,我们讨论三种更新策略:
先更新数据库,再更新缓存
先删除缓存,再更新数据库
先更新数据库,再删除缓存
应该没人问我,为什么没有先更新缓存,再更新数据库这种策略。
(1)先更新数据库,再更新缓存
这套方案,大家是普遍反对的。为什么呢?有如下两点原因。
原因一(线程安全角度)
同时有请求一个和请求B进行更新操作,那么会出现
(1)线程一个更新了数据库
(2)线程B更新了数据库
(3)线程B更新了缓存
(4)线程一个更新了缓存
这就出现请求一个更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比一个更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑。
原因二(业务场景角度)
有如下两点:
(1)如果你是一个写数据库场景比较多,而读数据场景比较少的业务需求,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。
(2)如果你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合。
接下来讨论的就是争议最大的,先删缓存,再更新数据库。还是先更新数据库,再删缓存的问题。
(2)先删缓存,再更新数据库
该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求一进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:
(1)请求一进行写操作,删除缓存
(2)请求B查询发现缓存不存在
(3)请求B去数据库查询得到旧值
(4)请求B将旧值写入缓存
(5)请求一个将新值写入数据库
上述情况就会导致不一致的情形出现。而且,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。
那么,如何解决呢?采用延时双删策略
伪代码如下
publicvoidwrite (String 关键,Object 数据){
redis.delKey(关键);
db.updateData(数据);
thread . sleep (1000);
redis.delKey(关键);
}
转化为中文描述就是
