如何缓存与数据库最终一致性

分析&回答

在我们的业务系统中，Redis缓存通常被用在数据库前面，作为数据读取的缓冲，使得I/O 操作不至于直接落在数据库上。以商品详情页为例，假如卖家修改了商品信息，并写回到数据库，但是这时候用户从商品详情页看到的信息还是从缓存中拿到的过时数据，这就出现了缓存系统和数据库系统中的数据不一致的现象。

要解决该场景下缓存和数据库数据不一致的问题我们有以下两种解决方案：

1. 为缓存数据设置过期时间。当缓存中数据过期后，业务系统会从数据库中获取数据，并将新值放入缓存。这个过期时间就是系统可以达到最终一致的容忍时间。
2. 先删除缓存，再更新数据库。如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，使得下次对商品详情的获取直接从数据库中获取，并同步到缓存。

高并发访问，导致缓存与数据不一致，有以下两种解决方案：

• 读写分离。读请求只访问缓存，写请求只修改数据库和缓存，写请求修改数据库和缓存是事务性动作，如果更新数据库成功，更新缓存失败，则回滚数据库，保证缓存与数据库数据强一致。这样实现了读写分离，不仅提高了读的响应速度，由写请求负责缓存与数据库一致，只有写请求成功才会影响到缓存的内容，时效性大大增强。
• 队列存储请求。为解决读写分离写请求高并发处理的缺陷，将写请求放入队列中，由队列对写请求统一管理，写请求处理成功，则从队列中删除。当有一个读请求过来时，到队列查询，是否有对应的写请求，如果有则放入队列中，等待写请求执行完之后再执行读请求。为防止某个请求阻塞情况，为其设置超时机制或者过期机制。存在问题：处理器来不及处理，队列内的请求数量越来越高，则会影响查询效率。