如何保证缓存与数据库的数据一致性

　　1 面试题

　　如何保证缓存与数据库的双写一致性?

　　2 考点分析

　　你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题?

　　3 详解

　　一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案

　　读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

　　串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

　　3.1 Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式的分析

　　最经典的缓存+数据库读写的模式 cache aside pattern

　　3.1.1 Cache Aside Pattern

　　(1)读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应

　　(2)更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库

　　cache aside pattern

3.1.2 为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢?很多时候，复杂点的缓存的场景，因为缓存有的时候，不单是数据库中直接取出来的值

　　商品详情页的系统，修改库存，只是修改了某个表的某些字段，但是要真正把这个影响的最终的库存计算出来，可能还需要从其他表查询一些数据，然后进行一些复杂的运算，才能最终计算出

　　现在最新的库存是多少，然后才能将库存更新到缓存中去

　　比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据，并运算，才能计算出缓存最新的值的

　　更新缓存的代价是很高的

　　是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存去更新一份?

　　也许有的场景是这样的，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了

　　如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，那么这个缓存会被频繁的更新，频繁的更新缓存

　　但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到???

　　举个例子，一个缓存涉及的表的字段，在1分钟内就修改了20次，或者是100次，那么缓存更新20次，100次; 但是这个缓存在1分钟内就被读取了1次，有大量的冷数据

　　28法则，黄金法则，20%的数据，占用了80%的访问量

　　实际上，如果你只是删除缓存的话，那么1分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低

　　每次数据过来，就只是删除缓存，然后修改数据库，如果这个缓存，在1分钟内只是被访问了1次，那么只有那1次，缓存是要被重新计算的，用缓存才去算缓存

　　其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个惰性延迟计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算

　　mybatis，hibernate，懒加载，思想

　　查询一个部门，部门带了一个员工的list，没有必要说每次查询部门，都里面的1000个员工的数据也同时查出来啊

　　80%的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了

　　先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询1000个员工

　　更多缓存设计模式请阅读

　　大行缓存更新之道.md

　　3.2 高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计

　　开发业务系统

　　从哪一步开始做，从比较简单的那块开始做，实时性要求比较高的那块数据的缓存去做

　　实时性比较高的数据缓存，就是库存的服务

　　库存可能会修改，每次修改都要去更新这个缓存数据; 每次库存的数据，在缓存中一旦过期，或者是被清理掉了，前端的nginx服务都会发送请求给库存服务，去获取相应的数据

　　库存这一块，写数据库的时候，直接更新redis缓存

　　实际上没有这么的简单，这里，其实就涉及到了一个问题

　　数据库与缓存双写，数据不一致的问题

　　围绕和结合实时性较高的库存服务，把数据库与缓存双写不一致问题以及其解决方案，给大家讲解一下

　　数据库与缓存双写不一致，很常见的问题，大型的缓存架构中，第一个解决方案

　　也可能说，有些方案只是适合某些场景，在某些场景下，可能需要你进行方案的优化和调整才能适用于你自己的项目

　　3.2.1 最初级的缓存不一致问题以及解决方案

　　Q：先修改数据库，再删除缓存，如果缓存删除失败，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致!

　　最初级的数据库+缓存双写不一致问题

　　A:先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，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，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中

　　3.2.2 比较复杂的数据不一致问题分析

　　数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改

　　一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中

　　数据变更的程序完成了数据库的修改

　　完了，数据库和缓存中的数据不一样了。。。。

　　3.2.3 为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题?

　　只有在对一个数据在并发读写时，才可能会出现这种问题

　　其实如果说你的并发量很低的话，特别是读很低，每天访问量就1万次，那么很少会出现刚才描述的那种不一致的场景

　　但问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况

　　高并发了以后，问题是很多的

　　3.2.4 数据库 缓存更新与读取 异步串行化

　　更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个JVM内部的队列中

　　读数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重读数据+更新缓存，根据唯一标识路由之后，也发送同一个JVM内部的队列中

　　一个队列对应一个工作线程

　　每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行

　　这样的话，一个数据变更的操作，先执行删除缓存，然后再更新数据库，但是还没完成更新

　　此时如果一个读请求过来，读到了空缓存，则可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成

　　这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的，因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可

　　待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中

　　如果请求还在等待时间范围内，轮询发现可以取到值了，那么就直接返回

　　如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值

　　3.2.5 高并发的场景下，该解决方案要注意的问题

　　(1)读请求长时阻塞

　　由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时时间范围内返回

　　该解决方案，最大的风险点在于，可能数据更新很频繁，导致队列中积压了大量更新操作，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库

　　务必通过一些模拟真实的测试，看看更新数据的频繁是怎样的

　　另外一点，因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此需要根据自己的业务情况进行测试，可能需要部署多个服务，每个服务分摊一些数据的更新操作

　　如果一个内存队列里居然会挤压100个商品的库存修改操作，每隔库存修改操作要耗费10ms区完成，那么最后一个商品的读请求，可能等待10 * 100 = 1000ms = 1s后，才能得到数据

　　这个时候就导致读请求的长时阻塞

　　一定要做根据实际业务系统的运行情况，去进行一些压力测试，和模拟线上环境，去看看最繁忙的时候，内存队列可能会挤压多少更新操作，可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会hang多少时间，如果读请求在200ms返回，如果你计算过后，哪怕是最繁忙的时候，积压10个更新操作，最多等待200ms，那还可以的

　　如果一个内存队列可能积压的更新操作特别多，那么你就要加机器，让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少

　　其实根据之前的项目经验，一般来说数据的写频率是很低的，因此实际上正常来说，在队列中积压的更新操作应该是很少的

　　针对读高并发，读缓存架构的项目，一般写请求相对读来说，是非常非常少的，每秒的QPS能到几百就不错了

　　一秒，500的写操作，5份，每200ms，就100个写操作

　　单机器，20个内存队列，每个内存队列，可能就积压5个写操作，每个写操作性能测试后，一般在20ms左右就完成

　　那么针对每个内存队列中的数据的读请求，也就最多hang一会儿，200ms以内肯定能返回了

　　写QPS扩大10倍，但是经过刚才的测算，就知道，单机支撑写QPS几百没问题，那么就扩容机器，扩容10倍的机器，10台机器，每个机器20个队列，200个队列

　　大部分的情况下，应该是这样的，大量的读请求过来，都是直接走缓存取到数据的

　　少量情况下，可能遇到读跟数据更新冲突的情况，如上所述，那么此时更新操作如果先入队列，之后可能会瞬间来了对这个数据大量的读请求，但是因为做了去重的优化，所以也就一个更新缓存的操作跟在它后面

　　等数据更新完了，读请求触发的缓存更新操作也完成，然后临时等待的读请求全部可以读到缓存中的数据

　　(2)读请求并发量过高

　　这里还必须做好压力测试，确保恰巧碰上上述情况的时候，还有一个风险，就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时hang在服务上，看服务能不能抗的住，需要多少机器才能抗住最大的极限情况的峰值

　　但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新，缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了，然后那些数据对应的读请求过来，并发量应该也不会特别大

　　按1:99的比例计算读和写的请求，每秒5万的读QPS，可能只有500次更新操作

　　如果一秒有500的写QPS，那么要测算好，可能写操作影响的数据有500条，这500条数据在缓存中失效后，可能导致多少读请求，发送读请求到库存服务来，要求更新缓存

　　一般来说，1:1，1:2，1:3，每秒钟有1000个读请求，会hang在库存服务上，每个读请求最多hang多少时间，200ms就会返回

　　在同一时间最多hang住的可能也就是单机200个读请求，同时hang住

　　单机hang200个读请求，还是ok的

　　1:20，每秒更新500条数据，这500秒数据对应的读请求，会有20 * 500 = 1万

　　1万个读请求全部hang在库存服务上，就死定了

　　(3)多服务实例部署的请求路由

　　可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

　　(4)热点商品的路由问题，导致请求的倾斜

　　万一某个商品的读写请求特别高，全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能造成某台机器的压力过大

　　就是说，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大

　　但是的确可能某些机器的负载会高一些