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本篇内容主要讲解“怎么保证缓存和数据库的数据一致性”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“怎么保证缓存和数据库的数据一致性”吧!
1、错误的解决方案 1.1、先更新数据库，再删除缓存
若数据库更新成功，删除缓存操作失败，则此后读到的都是缓存中过期的数据，造成不一致问题。
1.2、先更新数据库，再更新缓存
同删除缓存策略一样，若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。
1.3、先删除缓存，再更新数据库
1.4、先更新缓存，再更新数据库
若缓存更新成功数据库更新失败，则此后读到的都是未持久化的数据。因为缓存中的数据是易失的，这种状态非常危险。
2、正确的解决方案 2.1、使用 CAS
CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap) 是一种常见的保证并发安全的手段。CAS 当且仅当客户端最后一次取值后该 key 没有被其他客户端修改的情况下，才允许当前客户端将新值写入。
func CAS(oldVal, newVal) { if cache.get() == oldVal { cache.set(newVal)
}
}
目前一些兼容 Redis 协议的中间件已经提供了 CAS 命令的支持，比如阿里的 Tair 以及腾讯的 Tendis。
Redis 官方本身是不支持 CAS 的操作, 但是我们可以通过 WATCH 和 MULTI 命令实现类似的效果
WATCH 命令用于监视一个或多个键的变化，并在某个键被修改后取消事务，从而确保事务的原子性
MULTI 命令用于开始一个事务，将多个命令打包成一个事务，然后一次性执行。如果在执行事务期间有其他客户端对事务中的键进行修改，那么事务会被取消
2.2、使用分布式锁
CAS 假设发生并发问题的概率不大, 所以 CAS 也被称为乐观锁。那么悲观锁能否解决我们的问题呢？
还是以「先更新数据库，再更新缓存」方案中两个写线程竞争为例，我们要求任何线程在写入或读取数据库前都需要获取排它锁。
分布式锁同样可以解决并发问题，只是成本可能略高。
2.3、使用消息队列异步更新
使用消息队列实现异步更新时，可以将缓存更新的请求发送到消息队列中，由消息队列异步地处理缓存更新操作。下面是一个简单的案例：
假设有一个电商网站，需要对商品信息进行缓存。当用户访问商品详情页面时，先从缓存中读取商品信息，如果缓存中没有，则从数据库中读取。
当商品信息发生变化时，需要更新缓存中的数据。这时可以通过消息队列异步更新缓存，具体步骤如下：
当商品信息发生变化时，先更新数据库中的数据。
将商品信息更新请求发送到消息队列中。
消息队列异步地处理缓存更新操作，读取最新的商品信息，并将其更新到缓存中。
这样就可以保证缓存中的数据是最新的，避免了因为缓存中的数据过期而导致的数据不一致问题。同时，使用消息队列可以提高更新的可靠性和性能，避免因为缓存更新失败而导致的数据库和缓存数据不一致问题。
为什么异步更新可以解决
异步更新缓存：当商品信息发生变化时，先更新数据库中的数据，然后将缓存更新请求发送到消息队列中，由消息队列异步地处理缓存更新操作。这样，即使缓存更新失败，也不会影响数据库中的数据，仅仅是缓存中的数据不是最新的而已。
消息队列的可靠性：消息队列通常具有高可靠性和高可用性，可以保证消息的可靠传输和处理。即使在消息队列出现故障的情况下，也可以通过消息队列的备份、重试等机制来保证消息的可靠性。因此，即使缓存更新失败，也可以通过重试等机制来保证缓存最终被更新。
如果通过异步更新, 更新缓存还是失败了怎么办
重试更新缓存：当缓存更新失败时，可以尝试重新更新缓存。可以设置重试次数和重试间隔时间，避免因为频繁重试而影响性能。
回滚数据库更新：当缓存更新失败时，可以回滚数据库中的更新操作，保证数据库和缓存中的数据一致。但是，回滚操作可能会影响数据库中的其他操作，需要考虑到这个问题。
延迟更新缓存：当缓存更新失败时，可以将缓存更新请求放入一个延迟队列中，一段时间后再次尝试更新缓存。这样可以避免频繁重试而影响性能，同时保证缓存最终被更新。
使用读写分离：将读请求和写请求分别处理，读请求从缓存中读取数据，写请求先更新数据库，再更新缓存。这样可以避免因为缓存更新失败而导致的数据不一致问题。
2.4、将数据库更新和缓存更新放在同一个事务中
可以保证在事务执行成功时，数据库和缓存中的数据都被更新；在事务执行失败时，数据库和缓存中的数据都不会被更新，保证了数据的一致性。
要将 MySQL 和 Redis 放入同一个事务中，需要使用分布式事务处理框架，如 XA 或 TCC。这些框架可以确保在整个事务过程中，MySQL 和 Redis 的操作都能够得到正确的协调和同步。
XA：XA 是一种分布式事务处理标准，它可以确保在多个数据库之间进行事务处理时，所有的操作都能够得到正确的协调和同步。在 MySQL 和 Redis 中都有 XA 实现，可以通过 XA 接口实现分布式事务。
TCC：TCC 是一种补偿性事务处理框架，它通过预留资源、确认资源和释放资源三个步骤来实现分布式事务。在 MySQL 和 Redis 中都有 TCC 实现，可以通过 TCC 接口实现分布式事务。
需要注意的是，使用分布式事务框架会增加系统的复杂性和开销，需要仔细考虑是否真正需要在 MySQL 和 Redis 之间实现分布式事务如果可以接受稍微降低一些数据一致性的风险，可以使用其他技术来实现 MySQL 和 Redis 之间的数据同步，如消息队列、定时任务等。
到此，相信大家对“怎么保证缓存和数据库的数据一致性”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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