导读：

1、通过缓存提高系统性能

2、深入分析缓存数据一致性问题

3、缓存删除失败的解决办法

4、缓存数据一致性常见面试问题

通过缓存提高系统性能

一个简单的系统长什么样？业务体量很小，请求量也很小，用户的任何请求我们都可以直接读写数据库，系统架构也是非常的简单：

业务量不断增大以后，请求量越来越大，并发越来越高。如果每个请求还是直接读写数据库，性能问题势必会越来越严重，直到某一天系统不堪重负而宕机。

这个时候需要在App和MySQL之间加上一个缓存来提高系统性能，本文以Redis作为缓存为例。这时的系统架构就如下图所示：

那么问题来了：数据库里的数据如何存到缓存里去？

最简单的办法就是【全量数据导入缓存】，具体操作过程：

这种方案都是从Redis中读取并且可以直接命中，性能非常高。不过它有非常明显的缺陷：

1、定时刷新的方式会导致数据库里的数据和缓存里的数据不一致。

2、全量数据都保存到缓存里，势必会有很多不会被读取，从而导致缓存利用率比较低。

它只适合数据量不大、更新不频繁，且对数据不一致有一定容忍度的场景。

缓存利用率的提升

要提升缓存利用率，办法还是比较简单的，我们只需要把长时间没有被读取的缓存数据舍弃掉就可以了。以Redis为例，只需要给缓存数据设置一个合理的过期时间，在这个过期时间内一直没有被读取的数据就会被Redis丢弃，从而释放存储空间，最终Redis存放的数据都是热点数据。
具体操作过程：

数据一致性问题分析

上面讲到的定时刷新缓存的方案，数据一致性很差，两次定时刷新任务之间的数据更新都不会同步到缓存中去，这些数据如果被应用访问到，就有可能导致各种莫名其妙的问题。为了使缓存中数据保持和数据库里的数据一致，我们需要在更新数据库数据的时候也更新缓存里的数据。

理想的数据更新过程：

然而现实总是不理想，每次更新过程都需要操作数据库和缓存，当出现并发的时候，单个请求无法保证操作的原子性，从而出现缓存和数据库里的数据可能不一致的情况。

根据操作顺序不同和缓存操作类型不同，可以自由组合出四种处理方式：

1、先更新缓存，再更新数据库。

2、先更新数据库，再更新缓存。

3、先删除缓存，再更新数据库。

4、先更新数据库，再删除缓存。

接下来将会对这四种方式逐一分析他们出现数据不一致的原因。

先更新缓存，再更新数据库

从图中可以很清晰的发现，当出现并发更新的时候，数据库里的数据和缓存里的数据就可能不一致了。

先更新数据库，再更新缓存

这种场景在并发写的时候，也可能会出现数据不一致。

先删除缓存，再更新数据库

这种场景在读写并发的时候，可能会出现数据不一致。

先更新数据库，再删除缓存

这种场景出现的概率会比较小，需要同时满足以下两个场景才会出现数据不一致：

1、缓存里刚好没有对应数据。

2、读取数据加更新缓存的时长大于更新数据库的速度。

总结

通过上面四种场景的分析，可以得出结论：使用先更新数据库再删除缓存的方式出现数据不一致的概率最小，除非对缓存命中率有非常高的要求，否则优先使用这种方式来操作缓存。

两段操作不成功会怎么样

上文分析的四种场景都是基于一个大前提的：数据库操作和缓存操作都被成功执行了！这显然也是理想情况，现实往往没有那么理想！

如果数据库更新或者删除缓存不成功会怎么样呢？接下来以先更新数据后更新缓存的方式来分析一下：

从上图可以看出如果操作数据库不成功，直接终止后续动作，数据库和缓存里的数据都不会发生变化，数据是一致的。

如果是在删除缓存的时候操作不成功，这个时候数据库里的数据已经是新值了，但是缓存里的数据还是旧值，数据不一致了。

所以接下来重点分析缓存删除失败的情况该如何处理。

缓存删除失败怎么办

当出现缓存删除不成功，有一个简单的解决办法就是多重试几次。方法很简单，不过问题也很明显：

1、立即重试删除缓存，大概率还是会出错。

2、重试次数比较难把握，重试次数过低，可能达不到效果，重生次数过高又会严重占用资源。

这个时候我们可以考虑使用异步重试，异步重试一般有两种方式：

1、通过消息队列进行删除缓存。

2、通过订阅数据库变更日志，然后进行缓存删除。

通过消息队列异步删缓存

通过数据库binlog异步删除缓存

通binlog删除缓存有一个好处，应用在更新数据库的时候无需考虑缓存数据的更新，缓存数据更新可以被集中处理。

常见面试题

当更新数据库数据时，该如何处理缓存里的数据？
优先使用更新数据库再删除缓存的方案，如果系统对缓存一致性有非常严格的要求，可以再考虑异步删除缓存的方案，具体原因可以参考上文的内容。

缓存数据和数据库里的数据是否能够做到强一致性？
缓存数据和数据库里的数据如果要实现强一致性是比较困难的。要实现数据强一致，就需要考虑引入一致性协议或者使用分布式锁，不管是加入一致性协议还是使用分布式锁都将会导致性能下降。这就产生了矛盾点，引入缓存是为了提高性能，为了实现缓存数据强一致就会降低性能，这一增一降不就白忙活了吗。对于绝大多数系统而言，使用缓存，并且容忍极低的数据不一致是没有任何问题的，无需过分追求数据的强一致性。