旁路缓存策略：保障数据库与缓存一致性的探讨 Redis And MySQL

旁路缓存策略：保障数据库与缓存一致性的探讨 Redis And MySQL

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_64022678/article/details/141220112

在分布式系统中，缓存是提升系统性能的重要手段。旁路缓存策略（Cache Aside）广泛应用于减少对数据库的直接访问压力，提高系统的响应速度。然而，在更新数据时，如何保障缓存与数据库之间的一致性，是技术实现中的一个难题。本文将从旁路缓存的读取流程入手，分析四种不同的更新方案，并探讨延时双删和分布式锁在保障数据一致性中的作用。

旁路缓存读取流程

旁路缓存策略是一种常见的缓存模式，在这种模式中，系统在读取数据时会遵循以下流程：

1. 读取缓存：首先尝试从缓存中获取数据。
2. 缓存命中：如果缓存中有数据，则直接返回，避免访问数据库。
3. 缓存未命中：如果缓存中没有数据，则从数据库中读取，并将读取到的数据写入缓存，便于下次快速访问。

这种读取流程有效减少了对数据库的直接访问，提高了系统性能，但在数据更新时需要格外注意缓存和数据库的一致性问题。

更新数据的四种方案

在旁路缓存策略中，数据更新操作的顺序及策略选择直接关系到系统的一致性。以下是四种常见的更新方案及其分析：

1. 先更新缓存再更新数据库

• 操作流程：先更新缓存中的数据，然后再更新数据库。
• 优点：如果操作成功，缓存和数据库数据一致。
• 缺点：如果缓存更新成功但数据库更新失败，由于数据库的回滚操作，导致缓存中的数据与数据库数据不一致。

2. 先更新数据库再更新缓存

• 操作流程：先更新数据库中的数据，然后再更新缓存。
• 优点：如果操作成功，数据一致性较好。
• 缺点：如果数据库更新成功但缓存更新失败，可能会导致缓存中保存的是旧数据，而数据库中已经是新数据。

3. 先删除缓存再更新数据库

• 操作流程：先删除缓存中的数据，然后再更新数据库。
• 优点：避免了缓存更新失败带来的数据不一致问题。
• 缺点：在多线程环境下，可能出现其他线程在缓存删除后读取到旧数据并写入缓存的情况，导致数据不一致。

4. 先更新数据库再删除缓存

• 操作流程：先更新数据库中的数据，然后再删除缓存。
• 优点：可以减少并发操作下的数据不一致性。
• 缺点：在极端情况下，可能会出现短暂的数据不一致问题。

通过上面的四种情况，我们可以发现，删除缓存策略比更新缓存策略是更好的选择，因为删除缓存策略在多线程环境下才会出现数据不一致的问题。

延时双删与分布式锁

在上述方案中，延时双删和分布式锁是常用的补充机制，用于进一步保障数据的一致性。

延时双删策略

• 操作流程：
  1. 先删除缓存。
  2. 更新数据库。
  3. 等待一段时间（大于缓存刷新时间），再次删除缓存。
• 优点：在多线程环境下，防止其他线程读取到旧数据并存入缓存。
• 缺点：需要容忍短时间内的数据不一致

分布式锁

• 操作流程：
• 在更新数据前，获取分布式锁，确保只有一个线程能够操作缓存和数据库。
• 完成数据更新后，释放锁。
• 优点：保证操作的强一致性，避免并发导致的数据不一致问题。
• 缺点：需要额外的锁管理和实现复杂度。

总结

根据实际场景选择合适的策略至关重要。通常情况下，先删除缓存再更新数据库的方案加上延时双删策略，可以较好地保证数据一致性。而在需要严格一致性的场景下，使用分布式锁是更优的选择。