引言

缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，都是按照先从缓存中读取，缓存中不存在再从数据库加载同时存入缓存的流程操作。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存还是删除缓存。又或是先删除缓存再更新数据库，其实都有很大的争议。

策略

说明：从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此，接下来的讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。

在这里讨论三种更新策略：

先更新数据库，再更新缓存
先删除缓存，再更新数据库
先更新数据库，再删除缓存

先更新数据库，再更新缓存

这套方案普遍反对，有如下两种原因：

线程安全角度

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现

（1）线程A更新了数据库
（2）线程B更新了数据库
（3）线程B更新了缓存
（4）线程A更新了缓存

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。

业务场景角度

（1）如果是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。

（2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

先删缓存，再更新数据库

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形：

（1）请求A进行写操作，删除缓存
（2）请求B查询发现缓存不存在
（3）请求B去数据库查询得到旧值
（4）请求B将旧值写入缓存
（5）请求A将新值写入数据库

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

解决方案就是采用延时双删策略。伪代码如下：

public void write(String key,Object data){
       redis.delKey(key);
       db.updateData(data);
       Thread.sleep(1000);
       redis.delKey(key);
}

转化为中文描述就是：

（1）先淘汰缓存
（2）再写数据库（这两步和原来一样）
（3）休眠1秒，再次淘汰缓存

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。那么这个睡眠时间如何确定呢？

针对上面的情形，应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

如果用了mysql的读写分离架构怎么办？

在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

（1）请求A进行写操作，删除缓存
（2）请求A将数据写入数据库了，
（3）请求B查询缓存发现，缓存没有值
（4）请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值
（5）请求B将旧值写入缓存
（6）数据库完成主从同步，从库变为新值

上述情形，就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。

采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？

那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。

第二次删除,如果删除失败怎么办？

第二次删除失败，就会出现如下情形。还是有两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作，为了方便，假设是单库：

（1）请求A进行写操作，删除缓存
（2）请求B查询发现缓存不存在
（3）请求B去数据库查询得到旧值
（4）请求B将旧值写入缓存
（5）请求A将新值写入数据库
（6）请求A试图去删除请求B写入对缓存值，结果失败了。

这也就是说。如果第二次删除缓存失败，会再次出现缓存和数据库不一致的问题。

如何解决呢？

具体解决方案，就是第三种方案。

先更新数据库，再删除缓存

老外提出了一个缓存更新套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中指出

失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

另外，知名社交网站facebook也在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出，他们用的也是先更新数据库，再删缓存的策略。

这种情况不存在并发问题么？

不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生：

（1）缓存刚好失效
（2）请求A查询数据库，得一个旧值
（3）请求B将新值写入数据库
（4）请求B删除缓存
（5）请求A将查到的旧值写入缓存

如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。

然而，发生这种情况的概率又有多少呢？

发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

如何解决上述并发问题？

首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用策略（2）里给出的异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

还有其他造成不一致的原因么？

有的，这也是缓存更新策略（2）和缓存更新策略（3）都存在的一个问题，如果删缓存失败了怎么办，那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求，然后写入数据库了，删缓存失败了，这会就出现不一致的情况了。这也是缓存更新策略（2）里留下的最后一个疑问。

如何解决？

提供一个保障的重试机制即可，这里给出两套方案。
方案一：

如下图所示