大家在學習Java的時候都會學到Redis教程，下面我們來了解一下Redis與數據庫同步問題的解決方法。

緩存充當數據庫

比如說Session這種訪問非常頻繁的數據，就適合采用這種方案;當然了，既然沒有涉及到數據庫，那么也就不會存在一致性問題;

緩存充當數據庫熱點緩存

讀操作

目前的讀操作有個固定的套路，如下：

客戶端請求服務器的時候，發現如果服務器的緩存中存在，則直接取服務器的;

如果緩存中不存在，則去請求數據庫，并且將數據庫計算出來的數據回填給緩存;

返回數據給客戶端;

寫操作

各種情況會導致數據庫和緩存出現不一致的情況，這就是緩存和數據庫的雙寫一致性問題;

目前緩存存在三種策略，分別是

Cache Aside 更新策略：同時更新緩存和數據庫;

Read/Write Through 更新策略：先更新緩存，緩存負責同步更新數據庫;

Write Behind Caching 更新策略：先更新緩存，緩存定時異步更新數據庫;

三種策略各有優缺點，可以根據業務場景使用;

Cache Aside 更新策略

該策略大概的流程就是請求過來時先從緩存中取，如果命中緩存的話，則直接返回讀取的數據;相反如果沒有命中的話，接著會從數據庫中成功獲取到數據后，再去清除緩存中的數據;具體流程圖如下：

但是以上在某些特殊的情況下是存在問題：

問題1：先更新數據庫，后更新緩存

兩個線程在高并發的情況下就會可能出現數據臟讀的情況：

線程A執行寫操作，成功更新數據庫;

線程B同樣執行和線程A一樣的操作，但是在線程A執行更新緩存的過程中，線程B更新了新的數據庫數據到緩存中;

線程A在線程B全部操作完成以后才將相對老的數據又更新到了緩存中;

問題2：先刪除緩存，后更新數據庫

同樣的，在高并發場景下同樣會出現臟讀的情況：

線程A成功刪除了緩存，等待更新數據庫;

線程B進行讀操作，由于此時緩存已經被刪除了，因此線程B重新從數據庫中獲取老的數據并且更新到了緩存中;

線程A在線程B完成了整個的讀操作以后，才更新數據庫，此時緩存中的數據依舊是老的數據;

問題3：先更新數據庫，后刪除緩存

目前這是比較普遍的操作，即使它還是有可能會出現臟讀的情況：

線程A進行讀操作，此時正好沒有命中緩存，接著請求數據庫;

線程B進行寫操作，在線程A沒有從數據庫中獲取到數據之前，把數據寫入到數據庫中，并且還成功刪除了緩存;

線程A在線程B完成了整個的寫操作以后，才將相對老的數據更新到緩存中;

但是以上的情況比較不會出現，這是因為上述情況需要滿足線程A的讀操作要慢于線程B的寫操作，但是在現實過程中，讀操作通常都是要快于寫操作得多的，但是為了避免發生以上的情況，通常都是要給緩存加上一個過期的時間;

但是設想一下，如果上面的刪除緩存失敗了怎么辦呢，這樣顯然會導致數據臟讀的情況，我覺得方案如下：

設置緩存的過期時間(必須要做);

提供一個保障重試機制，將哪些刪除失敗的key提供給消息隊列去消費;

從消息隊列取出這些key再次進行刪除，失敗再次加入到消息隊列中，超過一定次數以上則人工介入;

但是以上情況需要在業務代碼中進行操作，顯然得需要進行解耦;

目前我們公司就是使用該方案，具體過程為在更新數據庫數據的時候，數據庫會以binlog日志的形式保存下來，通過canal開源軟件將binlog解析成程序語言可以解析的地步，接著訂閱程序獲取到這些數據以后，嘗試刪除緩存操作，如果操作失敗的話，則將其加入到消息隊列中，重復消費，當刪除操作的失敗次數到達一定的次數以后，還是得人工介入。

Read/Write Through 更新策略

該模式下，程序只需要維護緩存即可，數據庫的同步工作交由緩存來同步更新;

該策略具體又分為兩種：

Read Through：在查詢的過程中更新緩存;

Write Through：在寫操作的過程中如果命中緩存，則直接更新緩存，數據庫則由緩存自己同步去更新;

Write Behind Caching 更新策略

該策略只更新緩存，不會立馬更新數據庫，只會在一定的時間異步的批量去操作數據庫;這樣的好處在于直接操作緩存，效率極高，并且操作數據是異步的，還可以將多次的操作數據庫語句合并到一個事務中一起提交，因此效率很客觀;

但是，該策略沒有辦法做到數據強一致性，并且實現邏輯相對是比較復雜的，因為它需要確認哪些是需要更新到數據庫的，哪些是僅僅想要存儲在緩存中的;

比較

目前通常使用的是第一種策略中的先更新數據庫，后更新緩存;其他的相較比起來實現都比較復雜;

最后想說的是，緩存本來就是為了犧牲強一致性來提高性能的，所以肯定會存在一定的延遲時間，我們只需要保證最終的數據一致性即可;