關(guān)于Redis的其他的一些面試問題已經(jīng)寫過了，比如常見的緩存穿透、雪崩、擊穿、熱點的問題，但是還有一個比較麻煩的問題就是如何保證緩存一致性。

對于緩存和數(shù)據(jù)庫的操作，主要有以下兩種方式。

先刪緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

先刪除緩存，數(shù)據(jù)庫還沒有更新成功，此時如果讀取緩存，緩存不存在，去數(shù)據(jù)庫中讀取到的是舊值，緩存不一致發(fā)生。

解決方案

延時雙刪

延時雙刪的方案的思路是，為了避免更新數(shù)據(jù)庫的時候，其他線程從緩存中讀取不到數(shù)據(jù)，就在更新完數(shù)據(jù)庫之后，再sleep一段時間，然后再次刪除緩存。

sleep的時間要對業(yè)務(wù)讀寫緩存的時間做出評估，sleep時間大于讀寫緩存的時間即可。

流程如下：

1. 線程1刪除緩存，然后去更新數(shù)據(jù)庫
2. 線程2來讀緩存，發(fā)現(xiàn)緩存已經(jīng)被刪除，所以直接從數(shù)據(jù)庫中讀取，這時候由于線程1還沒有更新完成，所以讀到的是舊值，然后把舊值寫入緩存
3. 線程1，根據(jù)估算的時間，sleep，由于sleep的時間大于線程2讀數(shù)據(jù)+寫緩存的時間，所以緩存被再次刪除
4. 如果還有其他線程來讀取緩存的話，就會再次從數(shù)據(jù)庫中讀取到最新值

先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存

如果反過來操作，先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存呢？

這個就更明顯的問題了，更新數(shù)據(jù)庫成功，如果刪除緩存失敗或者還沒有來得及刪除，那么，其他線程從緩存中讀取到的就是舊值，還是會發(fā)生不一致。

解決方案

消息隊列

這是網(wǎng)上很多文章里都有寫過的方案。但是這個方案的缺陷會更明顯一點。

先更新數(shù)據(jù)庫，成功后往消息隊列發(fā)消息，消費到消息后再刪除緩存，借助消息隊列的重試機制來實現(xiàn)，達到最終一致性的效果。

這個解決方案其實問題更多。

1. 引入消息中間件之后，問題更復(fù)雜了，怎么保證消息不丟失更麻煩
2. 就算更新數(shù)據(jù)庫和刪除緩存都沒有發(fā)生問題，消息的延遲也會帶來短暫的不一致性，不過這個延遲相對來說還是可以接受的

進階版消息隊列

為了解決緩存一致性的問題單獨引入一個消息隊列，太復(fù)雜了。

其實，一般大公司本身都會有監(jiān)聽binlog消息的消息隊列存在，主要是為了做一些核對的工作。

這樣，我們可以借助監(jiān)聽binlog的消息隊列來做刪除緩存的操作。這樣做的好處是，不用你自己引入，侵入到你的業(yè)務(wù)代碼中，中間件幫你做了解耦，同時，中間件的這個東西本身就保證了高可用。

當(dāng)然，這樣消息延遲的問題依然存在，但是相比單純引入消息隊列的做法更好一點。

而且，如果并發(fā)不是特別高的話，這種做法的實時性和一致性都還算可以接受的。

其他解決方案

設(shè)置緩存過期時間

每次放入緩存的時候，設(shè)置一個過期時間，比如5分鐘，以后的操作只修改數(shù)據(jù)庫，不操作緩存，等待緩存超時后從數(shù)據(jù)庫重新讀取。

如果對于一致性要求不是很高的情況，可以采用這種方案。

這個方案還會有另外一個問題，就是如果數(shù)據(jù)更新的特別頻繁，不一致性的問題就很大了。

在實際生產(chǎn)中，我們有一些活動的緩存數(shù)據(jù)是使用這種方式處理的。

因為活動并不頻繁發(fā)生改變，而且對于活動來說，短暫的不一致性并不會有什么大的問題。

為什么是刪除，而不是更新緩存？

我們以先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存來舉例。

如果是更新的話，那就是先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存。

舉個例子：如果數(shù)據(jù)庫1小時內(nèi)更新了1000次，那么緩存也要更新1000次，但是這個緩存可能在1小時內(nèi)只被讀取了1次，那么這1000次的更新有必要嗎？

反過來，如果是刪除的話，就算數(shù)據(jù)庫更新了1000次，那么也只是做了1次緩存刪除，只有當(dāng)緩存真正被讀取的時候才去數(shù)據(jù)庫加載。

總結(jié)

首先，我們要明確一點，緩存不是更新，而應(yīng)該是刪除。

刪除緩存有兩種方式：

1. 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫。解決方案是使用延遲雙刪。
2. 先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存。解決方案是消息隊列或者其他binlog同步，引入消息隊列會帶來更多的問題，并不推薦直接使用。

針對緩存一致性要求不是很高的場景，那么只通過設(shè)置超時時間就可以了。

其實，如果不是很高的并發(fā)，無論你選擇先刪緩存還是后刪緩存的方式，都幾乎很少能產(chǎn)生這種問題，但是在高并發(fā)下，你應(yīng)該知道怎么解決問題。

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