缓存维护方案一

假设有一写(线程A)一读(线程B)操作,先操作缓存,在操作数据库。,如下流程图所示:image-20231227135745280

1)线程A发起一个写操作,第一步del cache

2)线程A第二步写入新数据到DB

3)线程B发起一个读操作,cache miss,

4)线程B从DB获取最新数据

5)请求B同时set cache

这样看,没啥问题。我们再看第二个流程图,如下:

image-20231227142217536

1)线程A发起一个写操作,第一步del cache

2)此时线程B发起一个读操作,cache miss

3)线程B继续读DB,读出来一个老数据

4)然后老数据入cache

5)线程A写入了最新的数据

OK,酱紫,就有问题了吧,老数据入到缓存了,每次读都是老数据啦,缓存与数据与数据库数据不一致

缓存维护方案二

双写操作,先操作缓存,在操作数据库

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1)线程A发起一个写操作,第一步set cache

2)线程A第二步写入新数据到DB

3)线程B发起一个写操作,set cache,

4)线程B第二步写入新数据到DB

这样看,也没啥问题。,但是有时候可能事与愿违,我们再看第二个流程图,如下:

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1)线程A发起一个写操作,第一步set cache

2)线程B发起一个写操作,第一步setcache

3)线程B写入数据库到DB

4)线程A写入数据库到DB

执行完后,缓存保存的是B操作后的数据,数据库是A操作后的数据,缓存和数据库数据不一致

缓存维护方案三

一写(线程A)一读(线程B)操作,先操作数据库,再操作缓存

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1)线程A发起一个写操作,第一步write DB

2)线程A第二步del cache

3)线程B发起一个读操作,cache miss

4)线程B从DB获取最新数据

5)线程B同时set cache

这种方案没有明显的并发问题,但是有可能步骤二删除缓存失败,虽然概率比较小,优于方案一和方案二,平时工作中也是使用方案三。

综上对比,我们一般采用方案三,但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢?

缓存维护方案四

这个是方案三的改进方案,都是先操作数据库再操作缓存,我们来看一下流程图:image-20231227140524111

通过数据库的binlog异步淘汰key,以mysql为例 可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面,然后通过ACK机制 确认处理 这条更新消息,删除缓存,保证数据缓存一致性。

但是呢还有个问题,如果是主从数据库呢

缓存维护方案五

主从DB问题:因为主从DB同步存在同时延时时间如果删除缓存之后,数据同步到备库之前已经有请求过来时,会从备库中读到脏数据,如何解决呢?解决方案如下流程图:

image-20231227140704618

缓存维护总结

综上所述,在分布式系统中,缓存和数据库同时存在时,如果有写操作的时候,先操作数据库,再操作缓存。如下:

(1)读取缓存中是否有相关数据

(2)如果缓存中有相关数据value,则返回

(3)如果缓存中没有相关数据,则从数据库读取相关数据放入缓存中key->value,再返回

(4)如果有更新数据,则先更新数据,再删除缓存

(5)为了保证第四步删除缓存成功,使用binlog异步删除

(6)如果是主从数据库,binglog取自于从库

(7)如果是一主多从,每个从库都要采集binlog,然后消费端收到最后一台binlog数据才删除缓存