解决缓存与数据库数据不一致的问题，这篇文章告诉你如何做！ _生活知道

缓存是提高应用程序性能和响应速度的关键组件之一。缓存可以帮助减少数据库查询次数，从而减轻服务器负担并加快页面加载速度。然而，缓存与数据库一致性是分布式系统中常见的问题，因为缓存和数据库之间可能存在数据不一致的情况。为了解决这个问题，我们需要采用适当的策略来保证缓存和数据库中的数据始终保持一致。本文将探讨缓存与数据库一致性问题的处理策略及方案。
1、概述1.1、什么是缓存与数据库一致性？
缓存与数据库不一致的情况指的是，当某个值被缓存起来时，在数据库中发生了更改，但是缓存中的值没有被更新，导致缓存中的数据与数据库中的数据不同步的问题。
这种不一致性可能会导致存在脏数据，也就是说，在缓存中存在着已经被删除或者已经过期的数据。这样会导致应用程序返回不正确的结果，甚至可能导致安全漏洞和数据泄漏。
1.2、处理策略
为了保持缓存与数据库的一致性，应该考虑以下策略：
1）数据库先行在进行任何操作之前，需要检查数据库中是否存在要获取或修改的数据。如果数据存在，则直接使用数据库中的数据，并在需要更新或删除它时同时更新缓存。这种策略通常被称为“先验证数据库” 。
2）缓存先行另一种策略是“先验证缓存” 。在这种情况下，应用程序首先检查缓存是否已经保存有所需的数据。如果缓存中存在，则直接返回该数据。否则，从数据库中获取数据，并将其保存到缓存中。
3）双写策略双写策略是指每次数据更改都会同步更新数据库和缓存。当应用程序对数据库进行更改时，它还会更新缓存以保持同步。这种方法可以确保缓存和数据库始终保持同步，但可能会影响性能。
2、缓存一致性策略详解
为了解决缓存与数据库一致性的问题，针对不同的业务需求和场景，常见的几种策略如下：
1、Cache-Aside模式
Write-Through模式将缓存视为独立存储介质，每当执行写操作时，缓存与数据库会同时更新，以保证数据的一致性。
优点：
【解决缓存与数据库数据不一致的问题，这篇文章告诉你如何做！】写入操作可以在缓存和数据库之间同步进行，避免了不一致性问题；读取操作时，缓存可以有效地提高系统性能。
缺点：
每次写入都需要访问缓存和数据库，会增加网络延迟和系统开销；由于缓存是永久性的存储介质，如果发生故障或失效，可能会导致数据丢失或不一致。3、Write-Back模式
将缓存视为主要数据源，在读取操作时，只从缓存中获取数据而不是从数据库中获取。当数据不存在于缓存中时，会自动从数据库中读取并将其缓存，以保持数据的一致性。
在使用Read-Through模式时，以下是其常见的几个步骤：
应用程序首先检查缓存是否存在所需的数据；如果缓存中不存在数据，则应用程序向缓存发起请求，并指定缓存需要加载哪些数据；缓存接收到请求后，从数据库中加载数据，并将其写入缓存；缓存返回所需的数据给应用程序。5、Write-Around模式如何判断缓存是否命中？
当应用程序需要获取数据时，首先从缓存中查询。如果数据存在于缓存中，则缓存命中；否则，缓存未命中，需要从数据库中获取数据。
4、小结4.1、缓存策略一般组合使用
这些缓存策略可以根据实际情况进行组合使用，以达到最优的效果。例如，可以使用Write-Through和Read-Through相结合的方式来避免数据不一致的问题；也可以使用Write-Back和Refresh-Ahead相结合的方式来提高系统性能和响应速度。需要注意的是，不同的缓存策略对于不同的应用场景和需求可能会产生不同的影响，因此需要根据具体情况选择合适的缓存策略和组合方式。
4.2、终极方案是什么？
选择方案时，面临的几个问题
1）缓存选择删除还是更新
一般来说考虑先删除再新增，在缓存中一般是线程A更新DB后删除缓存就结束，等下一个线程读取时再去创建缓存。相比线程A更新DB再更新缓存后者风险会小一点，当然在大量数据变更时还会更明显。
2）先删除缓存还是先更新DB
先删缓存再更新DB
当线程A已经删除了缓存，但还没有更新DB时。线程B读就会创建缓存这时缓存就还是旧值。后续所有读取的线程都是读到缓存中的旧值。
先更新DB再删缓存(推荐)
当线程A已经更新了DB，但还没有删除缓存。线程B读就会读到缓存中的旧值。但当线程A删除了缓存，后续所有的线程就会重新用DB中的新值创建新的缓存，所以后续所有线程读的都是新值。
小结：固从大的方向上来考虑选择先更新DB再删除缓存比较好。
3）延时双删
延时双删综合了以上2种方案的优点，所以简单一致性可以考虑使用先更新DB再删除缓存的方案，再高级点就是延时双删的方案。
3）终极方案就是加锁
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