缓存与数据库一致性？
作者：程序员马丁
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答题思路
回答话术
缓存与数据库一致性是指在使用缓存的情况下，保证缓存中的数据与数据库中的数据保持一致的问题。
先写缓存再写数据库、先写数据库再写缓存、先删除缓存再写数据库这三种在实际工作中不建议使用，存在比较大的数据不一致隐患。
可以根据业务场景选择下述缓存一致性方案：
- 缓存双删：如果公司现有消息队列中间件，可以考虑使用该方案，反之则不需要考虑。
- 先写数据库再删缓存：这种方案从实时性以及技术实现复杂度来说都比较不错，推荐大家使用这种方案。
- Binlog 异步更新缓存：如果希望实现最终一致性以及数据多中心模式，该方案无疑是最合适的。
缓存与数据库一致性相关的几篇文章，我会以 12306 铁路购票系统 中购票扣减余量进行举例。
问题详解
1. 先写缓存再写数据库
两个用户购买了车站余票，假设余票有 17 张，两个用户扣减完还剩 15 张票。
如图所示，多个请求并发写入缓存和数据库，写请求 A 先更新 Redis 余票为 16。此时，写请求 B 将余票缓存更新 Redis 为 15，紧接着执行数据库更新为 15。这个时候，写请求 A 继续执行更新数据库操作，余票数据更新为 16。
这样就导致了多请求并发场景下，执行结果和咱们预期的结果不相符。
2. 先写数据库再写缓存
同上所诉，参考对应的业务场景和多请求并发场景，不同的是前者先更新缓存，后者先更新的是数据库，相同的是都存在并发问题，导致结果与预期并不相符。
3. 先删除缓存再写数据库
假设有两个并发的读写操作，一个是写操作，另一个是读操作。
- 并发读写的情况下，写操作首先删除缓存，接下来需要执行更新数据库操作。
- 读操作发生，由于缓存已经被删除，读操作不得不从数据库中读取数据。然而，由于写操作尚未完成，数据库中的数据仍然是过时的。
- 写操作这时需要更新数据库中的值，更新后 MySQL 数据库是最新的值。
- 读操作将从数据库中查询到的过时数据再回写到缓存。
在这种情况下，读操作获取到的是过时的数据，尽管写操作已经完成。因为缓存被删除，读操作不得不从数据库中读取旧值，而不是最新的值。
4. 先删除缓存再写数据库，再删除缓存
看着名字虽然有点长，但是如果换个词大家估计就懂了：缓存双删技术方案。
如果说上图的读请求回写缓存在写请求第二次删除缓存之前，那这种技术方案是比较好的，而且也不用引入过多复杂的中间件。
问题就在于，第二次删除缓存，不一定在读请求回写缓存之后。所以我们需要保证第二次删除要在请求回写缓存之后。
假设读请求回写缓存大概需要 300ms，那我们是否可以在写请求第二次删除缓存前进行一个延迟操作，比如睡眠 500ms 后再删除？这样就可以规避读请求回写缓存在第二次删除之后了。
这种方案理论上是可以的，不过把这个睡眠操作使用延迟队列或者引入三方消息队列去做。
最新技术架构流程如下所示：
如果消息队列更新缓存失败了呢？其实这一点还好，凭借消息队列客户端消费的重试规则，如果更新失败次数都达到客户端重试阈值还是不行，那一定是数据或者缓存中间件有问题。
当然，如果重试次数多了，也必然会面临缓存与数据库不一致的时间变长了，这个是需要清楚的。
通过该技术方案，可以很好达到缓存与数据库最终一致性。