解決Redis的緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫不一致問題
一、Cache Aside Pattern
在了解這個問題之前，我們有必要知道緩存+數(shù)據(jù)庫讀寫數(shù)據(jù)的模式，也就是Cache Aside Pattern
（1）讀的時候：先讀緩存，緩存沒有的話，就讀數(shù)據(jù)庫，然后取出數(shù)據(jù)后放入緩存，同時返回響應(yīng)；
（2）寫的時候：先更新數(shù)據(jù)庫，然后再刪除緩存。
寫的時候模式分析為什么是刪除緩存，而不是更新緩存？：
①假設(shè)我們有10次寫，若是更新緩存的話需要更新10次緩存，10次數(shù)據(jù)庫，我們優(yōu)化為只需要刪除一次緩存，更新10次數(shù)據(jù)庫，當(dāng)有一個讀請求過來只是沒有命中，去數(shù)據(jù)庫讀取一下，這樣對性能的影響也不是很大；
②這是 一個 lazy 計算的思想，不要每次都重新做復(fù)雜的計算，不管它會不會用到，而是讓它到需要被使用的時候再重新計算。像mybatis，hibernate，都有懶加載思想。
二、緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫不一致
1、雙寫不一致情況
線程1在寫數(shù)據(jù)庫與更新緩存之間卡頓了一下，然后線程2在線程1卡頓的這個空隙去寫了數(shù)據(jù)庫并刷新了緩存，然后線程2都已經(jīng)執(zhí)行完了，線程1又把臟數(shù)據(jù)更新到了緩存，造成了數(shù)據(jù)庫與緩存不一致。
2、讀寫并發(fā)不一致
先更新寫操作的，由于中間網(wǎng)絡(luò)問題或者什么問題造成更新數(shù)據(jù)推后，最后造成了臟數(shù)據(jù)的更新，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫與緩存雙寫不一致。
三、解決方案
（1）對于并發(fā)幾率很小的數(shù)據(jù)(如個人維度的訂單數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等)，這種幾乎不用考慮這個問題，很少會發(fā)生緩存不一致，可以給緩存數(shù)據(jù)加上過期時間，每隔一段時間觸發(fā)讀的主動更新即可。
（2）就算并發(fā)很高，如果業(yè)務(wù)上能容忍短時間的緩存數(shù)據(jù)不一致(如商品名稱，商品分類菜單等)，緩存加上過期時間依然可以解決大部分業(yè)務(wù)對于緩存的要求。
1、消息隊列串行化
（1）主要思路：在后臺進(jìn)程中我們可以創(chuàng)建多個隊列，然后根據(jù)hash算法將寫請求路由到不同的隊列中，當(dāng)來讀請求的時候，就加入隊列中，當(dāng)寫請求處理完畢后，再去處理讀請求。
（2）分析：如果對于同一份數(shù)據(jù)有多個寫請求同時在隊列中，那么來一個讀請求中加入隊列中之后，一般寫請求耗時比較久，那么讀請求會需要很久才能返回，這樣會特別影響性能，但能保證一致性（一般情況下建議不要用）
2、加分布式鎖
通過加分布式讀寫鎖保證并發(fā)讀寫或寫寫的時候按順序排好隊，讀讀的時候相當(dāng)于無鎖。
3、用阿里開源的canal
可以用阿里開源的canal通過監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫的binlog日志及時的去修改緩存，但是引入了新的中間件，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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