缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了

　　原文出自：公众号水滴与银弹
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　　如何保证缓存和数据库一致性，这是一个老生常谈的话题了。
　　但很多人对这个问题，依旧有很多疑惑：到底是更新缓存还是删缓存？到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？为什么要引入消息队列保证一致性？延迟双删会有什么问题？到底要不要用？。。。
　　这篇文章，我们就来把这些问题讲清楚。
　　这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。
　　引入缓存提高性能
　　我们从最简单的场景开始讲起。
　　如果你的业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，这时你的架构模型是这样的：
　　但随着业务量的增长，你的项目请求量越来越大，这时如果每次都从数据库中读数据，那肯定会有性能问题。
　　这个阶段通常的做法是，引入缓存来提高读性能，架构模型就变成了这样：
　　当下优秀的缓存中间件，当属Redis莫属，它不仅性能非常高，还提供了很多友好的数据类型，可以很好地满足我们的业务需求。
　　但引入缓存之后，你就会面临一个问题：之前数据只存在数据库中，现在要放到缓存中读取，具体要怎么存呢？
　　最简单直接的方案是全量数据刷到缓存中：数据库的数据，全量刷入缓存（不设置失效时间）写请求只更新数据库，不更新缓存启动一个定时任务，定时把数据库的数据，更新到缓存中
　　这个方案的优点是，所有读请求都可以直接命中缓存，不需要再查数据库，性能非常高。
　　但缺点也很明显，有2个问题：缓存利用率低：不经常访问的数据，还一直留在缓存中数据不一致：因为是定时刷新缓存，缓存和数据库存在不一致（取决于定时任务的执行频率）
　　所以，这种方案一般更适合业务体量小，且对数据一致性要求不高的业务场景。
　　那如果我们的业务体量很大，怎么解决这2个问题呢？缓存利用率和一致性问题
　　先来看第一个问题，如何提高缓存利用率？
　　想要缓存利用率最大化，我们很容易想到的方案是，缓存中只保留最近访问的热数据。但具体要怎么做呢？
　　我们可以这样优化：写请求依旧只写数据库读请求先读缓存，如果缓存不存在，则从数据库读取，并重建缓存同时，写入缓存中的数据，都设置失效时间
　　这样一来，缓存中不经常访问的数据，随着时间的推移，都会逐渐过期淘汰掉，最终缓存中保留的，都是经常被访问的热数据，缓存利用率得以最大化。
　　再来看数据一致性问题。
　　要想保证缓存和数据库实时一致，那就不能再用定时任务刷新缓存了。
　　所以，当数据发生更新时，我们不仅要操作数据库，还要一并操作缓存。具体操作就是，修改一条数据时，不仅要更新数据库，也要连带缓存一起更新。
　　但数据库和缓存都更新，又存在先后问题，那对应的方案就有2个：先更新缓存，后更新数据库先更新数据库，后更新缓存
　　哪个方案更好呢？
　　先不考虑并发问题，正常情况下，无论谁先谁后，都可以让两者保持一致，但现在我们需要重点考虑异常情况。
　　因为操作分为两步，那么就很有可能存在第一步成功、第二步失败的情况发生。
　　这2种方案我们一个个来分析。
　　1）先更新缓存，后更新数据库
　　如果缓存更新成功了，但数据库更新失败，那么此时缓存中是最新值，但数据库中是旧值。
　　虽然此时读请求可以命中缓存，拿到正确的值，但是，一旦缓存失效，就会从数据库中读取到旧值，重建缓存也是这个旧值。
　　这时用户会发现自己之前修改的数据又变回去了，对业务造成影响。
　　2）先更新数据库，后更新缓存
　　如果数据库更新成功了，但缓存更新失败，那么此时数据库中是最新值，缓存中是旧值。
　　之后的读请求读到的都是旧数据，只有当缓存失效后，才能从数据库中得到正确的值。
　　这时用户会发现，自己刚刚修改了数据，但却看不到变更，一段时间过后，数据才变更过来，对业务也会有影响。
　　可见，无论谁先谁后，但凡后者发生异常，就会对业务造成影响。那怎么解决这个问题呢？
　　别急，后面我会详细给出对应的解决方案。
　　我们继续分析，除了操作失败问题，还有什么场景会影响数据一致性？
　　这里我们还需要重点关注：并发问题。并发引发的一致性问题
　　假设我们采用先更新数据库，再更新缓存的方案，并且两步都可以成功执行的前提下，如果存在并发，情况会是怎样的呢？
　　有线程A和线程B两个线程，需要更新同一条数据，会发生这样的场景：线程A更新数据库（X1）线程B更新数据库（X2）线程B更新缓存（X2）线程A更新缓存（X1）
　　最终X的值在缓存中是1，在数据库中是2，发生不一致。
　　也就是说，A虽然先于B发生，但B操作数据库和缓存的时间，却要比A的时间短，执行时序发生错乱，最终这条数据结果是不符合预期的。
　　同样地，采用先更新缓存，再更新数据库的方案，也会有类似问题，这里不再详述。
　　除此之外，我们从缓存利用率的角度来评估这个方案，也是不太推荐的。
　　这是因为每次数据发生变更，都无脑更新缓存，但是缓存中的数据不一定会被马上读取，这就会导致缓存中可能存放了很多不常访问的数据，浪费缓存资源。
　　而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列计算得出一个值，才把这个值才写到缓存中。
　　由此可见，这种更新数据库更新缓存的方案，不仅缓存利用率不高，还会造成机器性能的浪费。
　　所以此时我们需要考虑另外一种方案：删除缓存。删除缓存可以保证一致性吗？
　　删除缓存对应的方案也有2种：先删除缓存，后更新数据库先更新数据库，后删除缓存
　　经过前面的分析我们已经得知，但凡第二步操作失败，都会导致数据不一致。
　　这里我不再详述具体场景，你可以按照前面的思路推演一下，就可以看到依旧存在数据不一致的情况。
　　这里我们重点来看并发问题。
　　1）先删除缓存，后更新数据库
　　如果有2个线程要并发读写数据，可能会发生以下场景：线程A要更新X2（原值X1）线程A先删除缓存线程B读缓存，发现不存在，从数据库中读取到旧值（X1）线程A将新值写入数据库（X2）线程B将旧值写入缓存（X1）
　　最终X的值在缓存中是1（旧值），在数据库中是2（新值），发生不一致。
　　可见，先删除缓存，后更新数据库，当发生读写并发时，还是存在数据不一致的情况。
　　2）先更新数据库，后删除缓存
　　依旧是2个线程并发读写数据：缓存中X不存在（数据库X1）线程A读取数据库，得到旧值（X1）线程B更新数据库（X2）线程B删除缓存线程A将旧值写入缓存（X1）
　　最终X的值在缓存中是1（旧值），在数据库中是2（新值），也发生不一致。
　　这种情况理论来说是可能发生的，但实际真的有可能发生吗？
　　其实概率很低，这是因为它必须满足3个条件：缓存刚好已失效读请求写请求并发更新数据库删除缓存的时间（步骤34），要比读数据库写缓存时间短（步骤2和5）
　　仔细想一下，条件3发生的概率其实是非常低的。
　　因为写数据库一般会先加锁，所以写数据库，通常是要比读数据库的时间更长的。
　　这么来看，先更新数据库再删除缓存的方案，是可以保证数据一致性的。
　　所以，我们应该采用这种方案，来操作数据库和缓存。
　　好，解决了并发问题，我们继续来看前面遗留的，第二步执行失败导致数据不一致的问题。如何保证两步都执行成功？
　　前面我们分析到，无论是更新缓存还是删除缓存，只要第二步发生失败，那么就会导致数据库和缓存不一致。
　　保证第二步成功执行，就是解决问题的关键。
　　想一下，程序在执行过程中发生异常，最简单的解决办法是什么？
　　答案是：重试。
　　是的，其实这里我们也可以这样做。
　　无论是先操作缓存，还是先操作数据库，但凡后者执行失败了，我们就可以发起重试，尽可能地去做补偿。
　　那这是不是意味着，只要执行失败，我们无脑重试就可以了呢？
　　答案是否定的。现实情况往往没有想的这么简单，失败后立即重试的问题在于：立即重试很大概率还会失败重试次数设置多少才合理？重试会一直占用这个线程资源，无法服务其它客户端请求
　　看到了么，虽然我们想通过重试的方式解决问题，但这种同步重试的方案依旧不严谨。
　　那更好的方案应该怎么做？
　　答案是：异步重试。什么是异步重试？
　　其实就是把重试请求写到消息队列中，然后由专门的消费者来重试，直到成功。
　　或者更直接的做法，为了避免第二步执行失败，我们可以把操作缓存这一步，直接放到消息队列中，由消费者来操作缓存。
　　到这里你可能会问，写消息队列也有可能会失败啊？而且，引入消息队列，这又增加了更多的维护成本，这样做值得吗？
　　这个问题很好，但我们思考这样一个问题：如果在执行失败的线程中一直重试，还没等执行成功，此时如果项目重启了，那这次重试请求也就丢失了，那这条数据就一直不一致了。
　　所以，这里我们必须把重试或第二步操作放到另一个服务中，这个服务用消息队列最为合适。这是因为消息队列的特性，正好符合我们的需求：消息队列保证可靠性：写到队列中的消息，成功消费之前不会丢失（重启项目也不担心）消息队列保证消息成功投递：下游从队列拉取消息，成功消费后才会删除消息，否则还会继续投递消息给消费者（符合我们重试的场景）
　　至于写队列失败和消息队列的维护成本问题：写队列失败：操作缓存和写消息队列，同时失败的概率其实是很小的维护成本：我们项目中一般都会用到消息队列，维护成本并没有新增很多
　　所以，引入消息队列来解决这个问题，是比较合适的。这时架构模型就变成了这样：
　　那如果你确实不想在应用中去写消息队列，是否有更简单的方案，同时又可以保证一致性呢？
　　方案还是有的，这就是近几年比较流行的解决方案：订阅数据库变更日志，再操作缓存。
　　具体来讲就是，我们的业务应用在修改数据时，只需修改数据库，无需操作缓存。
　　那什么时候操作缓存呢？这就和数据库的变更日志有关了。
　　拿MySQL举例，当一条数据发生修改时，MySQL就会产生一条变更日志（Binlog），我们可以订阅这个日志，拿到具体操作的数据，然后再根据这条数据，去删除对应的缓存。
　　订阅变更日志，目前也有了比较成熟的开源中间件，例如阿里的canal，使用这种方案的优点在于：无需考虑写消息队列失败情况：只要写MySQL成功，Binlog肯定会有自动投递到下游队列：canal自动把数据库变更日志投递给下游的消息队列
　　当然，与此同时，我们需要投入精力去维护canal的高可用和稳定性。
　　如果你有留意观察很多数据库的特性，就会发现其实很多数据库都逐渐开始提供订阅变更日志的功能了，相信不远的将来，我们就不用通过中间件来拉取日志，自己写程序就可以订阅变更日志了，这样可以进一步简化流程。
　　至此，我们可以得出结论，想要保证数据库和缓存一致性，推荐采用先更新数据库，再删除缓存方案，并配合消息队列或订阅变更日志的方式来做。主从库延迟和延迟双删问题
　　到这里，还有2个问题，是我们没有重点分析过的。
　　第一个问题，还记得前面讲到的先删除缓存，再更新数据库方案，导致不一致的场景么？
　　这里我再把例子拿过来让你复习一下：
　　2个线程要并发读写数据，可能会发生以下场景：线程A要更新X2（原值X1）线程A先删除缓存线程B读缓存，发现不存在，从数据库中读取到旧值（X1）线程A将新值写入数据库（X2）线程B将旧值写入缓存（X1）
　　最终X的值在缓存中是1（旧值），在数据库中是2（新值），发生不一致。
　　第二个问题：是关于读写分离主从复制延迟情况下，缓存和数据库一致性的问题。
　　在先更新数据库，再删除缓存方案下，读写分离主从库延迟其实也会导致不一致：线程A更新主库X2（原值X1）线程A删除缓存线程B查询缓存，没有命中，查询从库得到旧值（从库X1）从库同步完成（主从库X2）线程B将旧值写入缓存（X1）
　　最终X的值在缓存中是1（旧值），在主从库中是2（新值），也发生不一致。
　　看到了么？这2个问题的核心在于：缓存都被回种了旧值。
　　那怎么解决这类问题呢？
　　最有效的办法就是，把缓存删掉。
　　但是，不能立即删，而是需要延迟删，这就是业界给出的方案：缓存延迟双删策略。
　　按照延时双删策略，这2个问题的解决方案是这样的：
　　解决第一个问题：在线程A删除缓存、更新完数据库之后，先休眠一会，再删除一次缓存。
　　解决第二个问题：线程A可以生成一条延时消息，写到消息队列中，消费者延时删除缓存。
　　这两个方案的目的，都是为了把缓存清掉，这样一来，下次就可以从数据库读取到最新值，写入缓存。
　　但问题来了，这个延迟删除缓存，延迟时间到底设置要多久呢？问题1：延迟时间要大于主从复制的延迟时间问题2：延迟时间要大于线程B读取数据库写入缓存的时间
　　但是，这个时间在分布式和高并发场景下，其实是很难评估的。
　　很多时候，我们都是凭借经验大致估算这个延迟时间，例如延迟15s，只能尽可能地降低不一致的概率。
　　所以你看，采用这种方案，也只是尽可能保证一致性而已，极端情况下，还是有可能发生不一致。
　　所以实际使用中，我还是建议你采用先更新数据库，再删除缓存的方案，同时，要尽可能地保证主从复制不要有太大延迟，降低出问题的概率。可以做到强一致吗？
　　看到这里你可能会想，这些方案还是不够完美，我就想让缓存和数据库强一致，到底能不能做到呢？
　　其实很难。
　　要想做到强一致，最常见的方案是2PC、3PC、Paxos、Raft这类一致性协议，但它们的性能往往比较差，而且这些方案也比较复杂，还要考虑各种容错问题。
　　相反，这时我们换个角度思考一下，我们引入缓存的目的是什么？
　　没错，性能。
　　一旦我们决定使用缓存，那必然要面临一致性问题。性能和一致性就像天平的两端，无法做到都满足要求。
　　而且，就拿我们前面讲到的方案来说，当操作数据库和缓存完成之前，只要有其它请求可以进来，都有可能查到中间状态的数据。
　　所以如果非要追求强一致，那必须要求所有更新操作完成之前期间，不能有任何请求进来。
　　虽然我们可以通过加分布锁的方式来实现，但我们要付出的代价，很可能会超过引入缓存带来的性能提升。
　　所以，既然决定使用缓存，就必须容忍一致性问题，我们只能尽可能地去降低问题出现的概率。
　　同时我们也要知道，缓存都是有失效时间的，就算在这期间存在短期不一致，我们依旧有失效时间来兜底，这样也能达到最终一致。总结
　　好了，总结一下这篇文章的重点。
　　1、想要提高应用的性能，可以引入缓存来解决
　　2、引入缓存后，需要考虑缓存和数据库一致性问题，可选的方案有：更新数据库更新缓存、更新数据库删除缓存
　　3、更新数据库更新缓存方案，在并发场景下无法保证缓存和数据一致性，且存在缓存资源浪费和机器性能浪费的情况发生
　　4、在更新数据库删除缓存的方案中，先删除缓存，再更新数据库在并发场景下依旧有数据不一致问题，解决方案是延迟双删，但这个延迟时间很难评估，所以推荐用先更新数据库，再删除缓存的方案
　　5、在先更新数据库，再删除缓存方案下，为了保证两步都成功执行，需配合消息队列或订阅变更日志的方案来做，本质是通过重试的方式保证数据一致性
　　6、在先更新数据库，再删除缓存方案下，读写分离主从库延迟也会导致缓存和数据库不一致，缓解此问题的方案是延迟双删，凭借经验发送延迟消息到队列中，延迟删除缓存，同时也要控制主从库延迟，尽可能降低不一致发生的概率后记
　　本以为这个老生常谈的话题，写起来很好写，没想到在写的过程中，还是挖到了很多之前没有深度思考过的细节。
　　在这里我也分享4点心得给你：
　　1、性能和一致性不能同时满足，为了性能考虑，通常会采用最终一致性的方案
　　2、掌握缓存和数据库一致性问题，核心问题有3点：缓存利用率、并发、缓存数据库一起成功问题
　　3、失败场景下要保证一致性，常见手段就是重试，同步重试会影响吞吐量，所以通常会采用异步重试的方案
　　4、订阅变更日志的思想，本质是把权威数据源（例如MySQL）当做leader副本，让其它异质系统（例如RedisElasticsearch）成为它的follower副本，通过同步变更日志的方式，保证leader和follower之间保持一致
　　很多一致性问题，都会采用这些方案来解决，希望我的这些心得对你有所启发。