聊聊db和缓存一致性的5种实现方式

数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。

方案1

获取缓存逻辑

使用过定时器，定时刷新redis中的缓存。

db更新数据逻辑

更新数据不用考虑缓存中的数据，直接更新数据就可以了

存在的问题

缓存中数据和db中数据一致性可能没有那么及时，不过最终在某个时间点，数据是一致的。

方案2

获取缓存逻辑

c1：根据key在redis中获取对应的value

c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤

c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value

更新db逻辑

u1：开始db事务

u2：更新数据

u3：提交db事务

u4：删除redis中当前数据的缓存

存在的问题

上面u3成功，u4失败，会导致db数据更新成功，缓存删除失败，结果：db和缓存数据不一致
如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力

方案3

获取缓存逻辑

c1：根据key在redis中获取对应的value

c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤

c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value

更新db逻辑

u1：删除redis中当前数据的缓存

u2：开始db事务

u3：更新数据

u4：提交db事务

存在的问题

更新数据的线程执行u1成功之后，u2还未执行时，此时获取缓存的线程刚好执行了c1到c3的逻辑，此时会将旧的数据放入redis，结果：db和缓存数据不一致
同样存在方案2中说到的问题：如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力

方案4

对方案2做改进，确保db更新成功之后，删除缓存操作一定会执行，我们可以通过可靠消息来实现，可靠消息可以确保更新db操作和删除redis中缓存最终要么都成功要么都失败，依靠的是最终一致性来实现的。

改进之后过程如下。

获取缓存逻辑

c1：根据key在redis中获取对应的value

c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤

c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value

更新db逻辑

u1：开始db事务

u2：更新数据

u3：投递删除redis缓存的消息

u4：提交db事务

消息消费者-清理redis缓存的消费者

接受到清理redis缓存的消息之后，将redis中对应的缓存清除。

存在的问题

更新db和清理redis中的缓存之间存在一定的时间延迟，这段时间内，redis缓存的数据是旧的，也就是说这段时间内db和缓存数据是不一致的，但是最终会一致，这个不一致的时间可能比较小（这个需要看消息消费的效率了）
同样存在方案2中说到的问题：如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力

方式5

我们先了解一些知识。

redis中几个方法

get(key)

setnx(key,value)

del(key)

数据库相关知识

select v from t where t.key = #key# for update;

update t set v = #v# where t.key = #key#;

下面我们就通过上面的知识来实现db和缓存强一致性。

更新数据逻辑

1.打开db事务
2.update t set v = #v# where t.key = #key#;
3.根据key删除redis中的缓存：RedisUti.del(key);
4.提交db事务

获取缓存逻辑

/*公众号：路人甲Java
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public class CacheUtil {

    //根据key获取缓存中对应的value
    public static String getCache(String key) throws InterruptedException {
        String value = RedisUtils.get(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }
        //过期时间为当前时间+5秒
        String expireTimeKey = key + "ExpireTime";
        long expireTimeValue = System.currentTimeMillis() + 5000;
        //setnx是原子操作，所以只有一个会成功
        int setnx = RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");
        if (setnx == 0) {
            expireTimeValue = Long.valueOf(RedisUtils.get(expireTimeKey));
            //如果expireTimeValue小于当前时间，说明expireTimeKey过期了，将其删除
            if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) {
                //将expireTimeKey对应的删除
                RedisUtils.del(expireTimeKey);
            } else {
                //休眠1秒继续获取
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            }
            //重试
            return getCache(key);
        } else {
            //1. 开启db事务
            start transaction;
            //2. 执行select v from t where t.key = #key# for update; 将v的值赋值给value
            select v from t where t.key = #key# for update;
            RedisUtils.set(key, value);
            //3.提交db事务
            commit transaction;
        }
        return value;
    }

    //redis工具类，内部方法为伪代码
    public static class RedisUtils {
        //根据key获取value
        public static String get(String key) {
            return null;
        }

        //设置key对应的value
        public static void set(String key, String value) {
        }

        //删除redis中一个key对应的值
        public static void del(String key) {
        }

        //setnx的含义就是SET if Not Exists，该方法是原子的，如果key不存在，
        //则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0
        public static int setnx(String key, String value) {
            return 1;
        }
    }
}

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