Redis学习——数据不一致怎么办？更新缓存失败了又怎么办？

引言

• 最近面试快手的时候被问到了缓存不一致怎么解决？一开始还是很懵的，因为会默认将自己带到一个错误的前提下，就是数据已经不一致了，你怎么办？可能会想，遍历缓存，删除比对数据是不是一致的。停下来想一下，一般是修改数据库的时候，你应该怎么操作缓存，才能保证缓存的一致性。我就知道要么删除缓存后续重建，要么直接修改缓存，但是我对于这两种场景的方法了解的并不多，今天借这个机会，完全整理一下！

正文

数据一致分几种情况？

• 缓存中有数据，必须要喝数据库中的数据一致
• 缓存中本身没有数据，数据库中的值必须要是最新的

常见的缓存的策略主要有两种，分别是读写缓存和只读缓存，不同策略保证缓存一致性的方式是不一样。具体如下

读写缓存的数据一致性

• 读写缓存是对于数据的所有增删改都需要在缓存中进行，然后在采取对应的写回策略。主要有两种写回策略
  • 同步只写策略
  • 异步写回策略

同步直写策略

• 写缓存的时候，同步写数据库，缓存和数据库中的数据是一致的。
  • 需要通过事务机制，保证缓存和数据库更新的原子性，一般是通过tranactional修饰
    • 要么同步更新成功
    • 要么同步更新失败，下次重试

异步写回策略

• 写缓存的时候，不同步写入缓存，等到数据从缓存中淘汰的时候，在写入数据库。
  • 问题
    • 一旦缓存崩溃，在缓存中保存的数据，都会崩溃丢失

只读缓存的数据一致性

• 如果有数据更新（数据增加和修改），直接写入数据库，缓存只负责读数据

  • 在下述过程中，可以看到整个过程是涉及到多步骤多线程的，除了对于数据的操作是具有原子性的，不可打断的，其他的读数据包括数据库同步删除缓存中的数据，都会存在可能的中断，或者其他线程切入的操作

  

新增数据情况==》不会出现数据不一致的情况

• 但是删除数据或者修改数据不一样了，因为中间涉及到需要删除缓存中的数据，这一步执行失败会导致数据不一致的情况，具体情况见下一节！

删除和修改数据不一致问题

操作执行失败导致数据不一致

操作分析

• 对于删除或者修改数据的操作，需要同时修改缓存和操作数据库，任何一方都有可能执行失败，因为没有办法保证双方的操作具有原子性，也就是同时失败或者同时成功。
• 下面按照情况，进行逐个分析，分别是删除缓存失败和删除数据库失败两种情况。

删除缓存失败

• 在下述过程中，删除缓存失败，导致缓存中保存旧版的数据，数据库是新版的数据，两者不一致。
  

修改数据库失败

• 修改数据库失败了，删除缓存成功了，但是在二次访问会重建缓存，将数据库中的脏数据，还原到缓存中，还是会出现访问错误数据的情况
  

总结

• 两种操作执行失败带来的数据不一致的情况如下

解决办法

• 在上述两种情况中，如果修改数据库的操作执行失败了，其实不会产生数据不一致的问题，因为缓存中的数据和数据库中的数据是一致的，后续数据库执行相应的处理策略。但是缓存删除执行失败，就不一样了。所以这个解决办法，主要是针对缓存删除失败的情况而指定的。

消息队列重试

• 在进行删除或者修改数据时，将数据保存到消息队列中，如果执行失败，再通过消息队列重试执行，如果执行成功了，就从消息队列中删除对应的值。

在重试这段时间，一般是存在数据不一致性，一般是通过如下方式解决

• 引入分布式锁，加锁，防止其他数据在访问，会降低并发性

多线程访问导致数据不一致问题

• 因为同步缓存需要两步，分别是修改数据库和缓存，这两个步骤之间一般来说不会加锁，这样会降低并发性，不加锁就意味着会出现多线程访问问题，导致数据的不一致。
• 按照更新数据库和缓存的先后，主要分为两种情况，这里具体讨论一下

1、先修改数据库，然后在删除缓存访问

• 总结
  • 这种情况持续的时间会很短，因为仅仅只要线程1被切换回来，成功删除缓存中值，就能保证后续数据的一致性，并不需要额外的人工干预。影响小

1、先修改数据库，然后在删除缓存访问

解决办法===延迟双删

• 修改完数据库之后，再进行一次缓存删除操作，执行两次，保证的缓存的数据重建来自更新之后的数据库
• 具体指令如下

redis.delKey(x);
db.update(x);
Thread.sleep(N);
redis.delKey(x);

总结

• 推荐先删除数据库，再删除缓存，主要原因有以下两点
  • 先删除缓存再删除数据库，导致请求因为缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力
  • 延迟双删的时间不好确定
• 如果对于数据一致性有强要求
  • 更新数据库的时候，暂停redis缓存发送请求，等都弄完了再发送

总结

• 不总结不知道，之前知道的太浅薄了，关于redis了解的不够深刻，实际上数据不一致不仅仅是删除或者更新缓存那么简单，中间还会涉及到多线程的问题，因为多个更新数据库和删除缓存并不具有原子性，中间有可能被打断，所以需要分情况进行讨论。
• 出现数据不一致的情况的以及对应的解决方式有两种，具体如下

参考信息

缓存异常——如何解决缓存和数据库不一致的问题