Redis缓存与数据库双写不一致如何解决

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在处理Redis缓存与数据库双写时,不一致性问题是一个常见的挑战。这种不一致性通常发生在更新数据时,如果缓存层和数据库层的更新操作没有正确同步,就可能导致数据不一致。以下是一些常见的策略来解决这个问题:

1. 延迟双写一致性

在这种策略中,当更新数据库时,不立即更新缓存。而是等待缓存数据过期,然后再从数据库中加载最新的数据。这种方法简单,但是它不能保证实时性,因为直到缓存过期之前,缓存中的数据都是旧的。

2. 先更新数据库,再删除缓存

这是一种常见的做法,流程如下:

  1. 更新数据库:首先更新数据库中的数据。

  2. 删除缓存:然后删除对应的缓存数据。

这种方法的优点是简单易行,但是如果在删除缓存之后,有新的读请求到来,就会读到旧的数据,并将其写入缓存中,导致不一致。

3. 先写缓存,再写数据库

这种策略的步骤如下:

  1. 更新缓存:首先更新缓存中的数据。

  2. 更新数据库:然后更新数据库中的数据。

这种方法的问题在于,如果更新缓存成功,但是更新数据库失败,那么会导致缓存和数据库之间的不一致。

4. 使用消息队列

使用消息队列可以保证操作的顺序性,流程如下:

  1. 写数据库:首先将更新操作写入数据库。

  2. 发送消息:将更新操作发送到消息队列。

  3. 更新缓存:消费消息队列中的更新操作,然后更新缓存。

这种方法可以保证即使在高并发情况下,缓存和数据库的更新顺序也是一致的。

5. 事务/锁机制

如果使用支持事务的数据库,可以在事务中同时更新数据库和缓存,确保它们的一致性。或者使用分布式锁,确保同时只有一个操作可以更新数据库和缓存。

6. 最终一致性

在某些场景下,可以接受数据在短时间内的不一致,只要保证最终一致性即可。这时,可以使用异步的方式来更新缓存。

总结

每种策略都有其适用场景和权衡。在选择合适的策略时,需要考虑系统的实时性要求、并发量、容错性等因素。通常,先更新数据库再删除缓存是一个比较常见且实现简单的策略。但在高并发场景下,可能需要结合消息队列等技术来保证一致性。

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