你知道缓存的这个问题到底把多少程序员坑惨了吗？-51CTO.COM

引言

你是不是也经历过这种情况？某个阳光明媚的上午，你正享受着枸杞泡水和敲代码的美妙时刻，突然接到客服部门的电话。

电话那头的声音急切又焦虑：“客户抱怨说，怎么点击购买总是失败？”

作为技术人员，你瞬间脑袋里浮现出无数可能的原因，其中最让人头疼的，莫过于缓存与数据库的不一致问题。

这个问题不仅影响用户体验，还可能导致业务数据的混乱。

今儿就来聊聊缓存与数据库不一致的问题，帮大家理清楚问题所在，并给出推荐方案。

问题剖析

在现代系统中，缓存可以极大地提升性能，减少数据库的压力。

然而，一旦缓存和数据库的数据不一致，就会引发各种诡异的问题。

系统维护的重要性在此凸显，极端手段比如清空缓存，可能会在短时间内解决问题，但从长远来看，这些操作往往带来更大的隐患。

解决方案概览

我们来看看几种常见的解决缓存与数据库不一致的方案，每种方案都有各自的优缺点：

先更新缓存，再更新数据库
先更新数据库，再更新缓存
先删除缓存，后更新数据库
先更新数据库，后删除缓存

深入探讨

先更新缓存，再更新数据库

这种方案看似简单，实际上很少被推荐。

原因在于如果在更新数据库之前发生了错误，缓存中的数据将和数据库中的数据不一致，最终导致更大的问题。

public void updateCacheThenDatabase(String key, String value) {
    cache.put(key, value);
    try {
        database.update(key, value);
    } catch (Exception e) {
        // 数据库更新失败，缓存数据可能错误
        System.err.println("数据库更新失败: " + e.getMessage());
    }
}

先更新数据库，再更新缓存

这种方法解决了更新缓存失败的问题，但可能引发另外一个问题：

在高并发场景下，数据库已经更新，但缓存还没有更新时，其他请求可能会读到旧的缓存数据。

public void updateDatabaseThenCache(String key, String value) {
    database.update(key, value);
    cache.put(key, value);
}

先删除缓存，后更新数据库

这种方案在高并发下容易产生问题：

在缓存删除和数据库更新之间的时间窗口内，其他请求可能会读取到旧的数据，导致短时间内的数据不一致。

public void deleteCacheThenUpdateDatabase(String key, String value) {
    cache.remove(key);
    try {
        database.update(key, value);
    } catch (Exception e) {
        // 数据库更新失败，需要重新设置缓存
        cache.put(key, getOldValueFromDatabase(key));
        System.err.println("数据库更新失败: " + e.getMessage());
    }
}

先更新数据库，后删除缓存

这是较为推荐的一种方法，但在高并发场景下也有一定的局限性：

如果数据库更新成功但缓存删除失败，可能导致短时间内的数据不一致。

public void updateDatabaseThenDeleteCache(String key, String value) {
    database.update(key, value);
    cache.remove(key);
}

强一致性与最终一致性

在讨论一致性的时候，我们常常会提到强一致性和最终一致性。

强一致性保证每次读取的数据都是最新的，但在分布式系统中实现成本较高。

最终一致性则允许数据在一定时间内不一致，适用于大多数实际业务场景。

根据业务需求权衡这两者，是缓存策略设计中的重要一步。

后面我会给出一个弱一致性的推荐方案，供大家参考。

SpringCache

SpringCache是一个非常实用的缓存管理框架，能帮助我们简化缓存操作。

以下是一个简单的SpringCache配置示例：

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        return new ConcurrentMapCacheManager("entities");
    }
}

SpringCache 的优点：

简化缓存管理：SpringCache 提供了简洁的 API，能够轻松集成到现有项目中。
注解驱动：使用注解如 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict，使得缓存操作更直观。
灵活配置：支持多种缓存实现，能够根据需求选择合适的缓存方案。

SpringCache 的缺点：

限制性：默认的缓存管理器在一些复杂场景下可能不够灵活。
性能瓶颈：在高并发场景下，内存缓存可能会成为性能瓶颈，需要合理设计和优化。

常用的注解包括@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict：

@Cacheable("entities")
public Entity findById(Long id) {
    // 如果缓存中存在，则直接返回缓存中的数据
    // 否则调用方法查询数据库，并将结果存入缓存
    return repository.findById(id).orElse(null);
}

@CachePut(value = "entities", key = "#entity.id")
public Entity updateEntity(Entity entity) {
    // 更新数据库，同时更新缓存中的数据
    return repository.save(entity);
}

@CacheEvict(value = "entities", allEntries = true)
public void clearCache() {
    // 清空缓存
}

缓存预热策略

缓存预热的重要性不言而喻，上线后瞬时大流量可能导致缓存击穿。

以下是几种常见的缓存预热方案：

启动时加载：系统启动时加载常用数据到缓存。

@Component
public class CachePreloader {
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    @PostConstruct
    public void preload() {
        Cache cache = cacheManager.getCache("entities");
        if (cache != null) {
            // 假设我们有一个服务可以获取需要预热的数据
            List<Entity> entities = fetchEntitiesForPreloading();
            for (Entity entity : entities) {
                cache.put(entity.getId(), entity);
            }
        }
    }

    private List<Entity> fetchEntitiesForPreloading() {
        // 获取需要预热的数据
        return repository.findAll();
    }
}

定时加载：定时任务定期加载数据。

@Component
public class ScheduledCachePreloader {
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
    public void preload() {
        Cache cache = cacheManager.getCache("entities");
        if (cache != null) {
            // 获取需要预热的数据并加载到缓存
            List<Entity> entities = fetchEntitiesForPreloading();
            for (Entity entity : entities) {
                cache.put(entity.getId(), entity);
            }
        }
    }

    private List<Entity> fetchEntitiesForPreloading() {
        // 获取需要预热的数据
        return repository.findAll();
    }
}

手动加载：手动执行预热脚本。

@Component
public class ManualCachePreloader {
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    public void preload() {
        Cache cache = cacheManager.getCache("entities");
        if (cache != null) {
            // 获取需要预热的数据并加载到缓存
            List<Entity> entities = fetchEntitiesForPreloading();
            for (Entity entity : entities) {
                cache.put(entity.getId(), entity);
            }
        }
    }

    private List<Entity> fetchEntitiesForPreloading() {
        // 获取需要预热的数据
        return repository.findAll();
    }
}

总结与思考

缓存与数据库一致性是一个复杂的问题，需要根据具体业务场景选择合适的策略。

大家需要记住一点，高可用性是系统的最优先选择，所以弱一致性就必然成为数据不一致性的最优解，这是一种良性闭环。

因为系统不能用，那是直接亏损，但数据出现低量的不一致，完全可以接受。