java缓存与数据库如何保证高一致性,怎么保证缓存一致性
00-1010前言：方案分析方案一：更新缓存、更新数据库方案二：更新数据库方案三：删除缓存、更新数据库方案四：更新数据库、比较总结推荐方案延迟双删除实际场景写缓存策略读缓存策略注
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一道之前的面试题：
如何保证缓存和数据库的一致性？
下面是几个方案(回答时最好根据自己的业务结合以下方案)
前言：
更新缓存策略方式常见的有下面几种：
先更新缓存，再更新数据库，再更新缓存，再删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。下面介绍一下！
00-1010这种方法很容易排除，因为如果先更新缓存成功，但数据库更新不成功，肯定会造成数据不一致。
00-1010这种缓存更新策略俗称双写，但是有一个问题是数据库并发更新时脏数据会被刷到缓存中。
updateDB()；updateRedis()；例如，如果数据库和缓存在两个操作之间被后来的请求修改，此时更新缓存已经是过时的数据。
00-1010在存在问题：,更新数据库之前如果有查询请求，脏数据会被刷入缓存。
delete redis()；updateDB()；如果举例：在两个操作之间有数据查询，旧数据将被放入缓存。
这种方案将导致请求数据不一致。
同时，如果有一个更新操作的请求A和另一个查询操作的请求B。那么就会出现下面的情况3360。
a请求写入和删除缓存。b请求查询，发现缓存不存在。请求查询数据库以获取旧值。请求将旧值写入缓存。a请求将新值写入数据库。以上情况会导致不一致。此外，如果不采用为缓存设置过期时间的策略，数据将始终是脏的。
00-1010存在问题：在更新数据库前有查询请求，缓存无效。它将查询数据库，然后更新缓存。如果在查询数据库和更新缓存之间更新了数据库，脏数据将被刷入缓存。
updateDB()；delete redis()；如果举例：在查询数据库并将其放入缓存的过程中更新数据，并删除缓存，旧数据将被放入缓存。
假设有两个请求，一个请求A用于查询操作，另一个请求B用于更新操作，那么将会出现以下情况
就在缓存出现故障时，请求A查询数据库并获得一个旧值请求B将新值写入数据库请求B删除缓存请求A将找到的旧值写入缓存。如果出现这种情况，确实会出现脏数据。但是上述情况有一个先天条件，就是写数据库的操作比读数据库的操作花费的时间少。
不过数据库的读操作的速度远快于写操作的
所以这种情况很难出现。
方案分析
方案1和方案2的共同缺点：
并发更新数据库时，脏数据会被刷入缓存，但并发写入的概率相对较小。
从线程安全的角度来看，会产生脏数据，比如：
线程A更新了数据库线程B更新了数据库线程B更新了缓存线程A更新了缓存方案3和方案4的共同缺点：
无论采用哪种顺序，两种方式都存在一些问题：
主从延迟问题：无论是先删除还是后删除，数据库的主从延迟都可能导致脏数据。无法删除缓存：如果缓存删除失败，将会生成脏数据。解决问题的方法：延迟双重删除，增加重试机制，下面介绍！
更新缓存还是删除缓存？
1.更新缓存需要一定的维护成本，还会有并发更新的问题。2.写的多读的少的时候，读请求还没来，缓存已经更新很多次了，起不到缓存的作用。3.可以在复杂的计算之后计算放入高速缓存的值。如果每次都更新写入缓存的值，那么浪费性能的删除缓存优点：简单，成本低，易于开发。缺点：会造成缓存缺失。
如果缓存被更新
开销较小并且读多写少，基本不会有写并发的时候可以才用更新缓存，否则通用做法还是删除缓存。
总结
方案问题问题出现概率推荐程度更新缓存 -> 更新数据库为了保证数据准确性，数据必须以数据库更新结果为准，所以该方案绝不可行大不推荐更新数据库 -> 更新缓存并发更新数据库场景下，会将脏数据刷到缓存并发写场景，概率一般写请求较多时会出现不一致问题，不推荐使用。删除缓存 -> 更新数据库更新数据库之前，若有查询请求，会将脏数据刷到缓存并发读场景，概率较大读请求较多时会出现不一致问题，不推荐使用更新数据库 -> 删除缓存在更新数据库之前有查询请求，并且缓存失效了，会查询数据库，然后更新缓存。如果在查询数据库和更新缓存之间进行了数据库更新的操作，那么就会把脏数据刷到缓存并发读场景&读操作慢于写操作，概率最小读操作比写操作更慢的情况较少，相比于其他方式出错的概率小一些。勉强推荐。
推荐方案
延迟双删
采用更新前后双删除缓存策略
public void write(String key,Object data){ redis.del(key); db.update(data); Thread.sleep(1000); redis.del(key); }先淘汰缓存再写数据库休眠1秒，再次淘汰缓存大家应该评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上即可。
这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
问题及解法：
1、同步删除，吞吐量降低如何处理
将第二次删除作为异步的，提交一个延迟的执行任务
2、解决删除失败的方式：
添加重试机制，例如：将删除失败的key，写入消息队列；但对业务耦合有些严重；
延时工具可以选择：
最普通的阻塞Thread.currentThread().sleep(1000);
Jdk调度线程池，quartz定时任务，利用jdk自带的delayQueue，netty的HashWheelTimer，Rabbitmq的延时队列，等等
实际场景
我们有个商品中心的场景，是读多写少的服务，并且写数据会发送MQ通知下游拿数据，这样就需要严格保证缓存和数据库的一致性，需要提供高可靠的系统服务能力。
写缓存策略
缓存key设置失效时间先DB操作，再缓存失效写操作都标记key（美团中间件）强制走主库接入美团中间件监听binlog（美团中间件）变化的数据在进行兜底，再删除缓存
读缓存策略
先判断是否走主库如果走主库，则使用标记（美团中间件）查主库如果不是，则查看缓存中是否有数据缓存中有数据，则使用缓存数据作为结果如果没有，则查DB数据，再写数据到缓存
注意
关于缓存过期时间的问题
如果缓存设置了过期时间，那么上述的所有不一致情况都只是暂时的。
但是如果没有设置过期时间，那么不一致问题就只能等到下次更新数据时解决。
所以一定要设置缓存过期时间。
到此这篇关于Java缓存一致性问题的文章就介绍到这了,更多相关Java缓存一致性内容请搜索盛行IT以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT！
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