数据库跟缓存的双写一致性怎么理解

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1 关于一致性

为加速系统性能一般都会引入缓存机制，比如 redis。这种情况下当用户读数据时一般会按照如下流程：

关于读的流程大家是没有异议的，但是对于数据的更新呢，如何操作才算合理呢？

先更新数据库再更新缓存。
先删缓存再更新数据库。
先更新数据库再删缓存。

2 一致性解决方法

2.1 缓存TTL

简单直接又暴力的方法，如果有些数据不重要，我们读完一次数据到缓存后设置个TTL即可，等待超时后缓存自动从数据库读取下数据。

2.2 先更新数据库再更新缓存

假如我们有A、B两个请求，A请求将age = 14，B请求将age = 12。我们看下正常执行跟非正常执行情况：

可发现如果出现网络震荡会导致缓存的数据是旧数据。因此这种方法不可取。并且如果是如下场景也不合适：

写场景多而读场景少的业务需求，此时缓存不是经常性的读，却被频繁的更新。
如果缓存的数据是经过各种复杂计算后写入的，那每次写入缓存都要运算一次，此法不可取。

2.3 先删缓存再更新数据库

假如A先请求更改数据，B请求读数据，如果因为网络导致发生如下情况也会造成缓存脏数据，如果此时缓存没有设置TTL那会一直是脏数据。

上面这种情况如何解决呢？一般可以采用 延时双删策略，他的核心执行流程如下：

public  void write(String key,Object value){
    redis.delKey(key);
    db.updateValue(value);
    Thread.sleep(1000); // 再次删除
    redis.delKey(key);
}

该思路落实到流程图上如下所示：