1.緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)不一致是如何發(fā)生的？

??首先，我們得清楚“數(shù)據(jù)的一致性”具體是啥意思。其實(shí)，這里的“一致性”包含了兩種情況：

• 緩存中有數(shù)據(jù)，那么，緩存的數(shù)據(jù)值需要和數(shù)據(jù)庫(kù)中的值相同；
• 緩存中本身沒有數(shù)據(jù)，那么，數(shù)據(jù)庫(kù)中的值必須是最新值。

??對(duì)于讀寫緩存來說，如果要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改，就需要在緩存中進(jìn)行，同時(shí)還要根據(jù)采取的寫回策略，決定是否同步寫回到數(shù)據(jù)庫(kù)中。
同步直寫策略：寫緩存時(shí)，也同步寫數(shù)據(jù)庫(kù)，緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一致；

• 異步寫回策略：寫緩存時(shí)不同步寫數(shù)據(jù)庫(kù)，等到數(shù)據(jù)從緩存中淘汰時(shí)，再寫回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。使用這種策略時(shí)，
• 如果數(shù)據(jù)還沒有寫回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，緩存就發(fā)生了故障，那么，此時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)就沒有最新的數(shù)據(jù)了。

2. 如何解決數(shù)據(jù)不一致問題？

??重試機(jī)制具體來說，可以把要?jiǎng)h除的緩存值或者是要更新的數(shù)據(jù)庫(kù)值暫存到消息隊(duì)列中（例如使用Kafka 消息隊(duì)列）。當(dāng)應(yīng)用沒有能夠成功地刪除緩存值或者是更新數(shù)據(jù)庫(kù)值時(shí)，可以從消息隊(duì)列中重新讀取這些值，然后再次進(jìn)行刪除或更新。

??當(dāng)有大量并發(fā)請(qǐng)求時(shí)，應(yīng)用還是有可能讀到不一致，按照不同的刪除和更新順序，分成兩種情況來看。在這兩種情況下，我們的解決方法也有所不同。
情況一：先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)。
??假設(shè)線程 A 刪除緩存值后，還沒有來得及更新數(shù)據(jù)庫(kù)（比如說有網(wǎng)絡(luò)延遲），線程 B 就開始讀取數(shù)據(jù)了，那么這個(gè)時(shí)候，線程 B 會(huì)發(fā)現(xiàn)緩存缺失，就只能去數(shù)據(jù)庫(kù)讀取。這會(huì)帶來兩個(gè)問題：

• 線程 B 讀取到了舊值；
• 線程 B 是在緩存缺失的情況下讀取的數(shù)據(jù)庫(kù)，所以，它還會(huì)把舊值寫入緩存，這可能會(huì)導(dǎo)致其他線程從緩存中讀到舊值。
  
  在線程 A 更新完數(shù)據(jù)庫(kù)值以后，我們可以讓它先 sleep 一小段時(shí)間，再進(jìn)行一次緩存刪除操作。
  情況二：先更新數(shù)據(jù)庫(kù)值，再刪除緩存值。
  ??如果線程 A 刪除了數(shù)據(jù)庫(kù)中的值，但還沒來得及刪除緩存值，線程 B 就開始讀取數(shù)據(jù)了，那么此時(shí)，線程 B 查詢緩存時(shí)，發(fā)現(xiàn)緩存命中，就會(huì)直接從緩存中讀取舊值。不過，在這種情況下，如果其他線程并發(fā)讀緩存的請(qǐng)求不多，那么，就不會(huì)有很多請(qǐng)求讀取到舊值。而且，線程 A 一般也會(huì)很快刪除緩存值，這樣一來，其他線程再次讀取時(shí)，就會(huì)發(fā)生緩存缺失，進(jìn)而從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取最新值。所以，這種情況對(duì)業(yè)務(wù)的影響較小。
  
  ??對(duì)于讀寫緩存來說，如果我們采用同步寫回策略，那么可以保證緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一致。只讀緩存的情況比較復(fù)雜，我總結(jié)了一張表，以便于你更加清晰地了解數(shù)據(jù)不一致的問題原因、現(xiàn)象和應(yīng)對(duì)方案。
  

3. 如何解決緩存雪崩、擊穿、穿透

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的09丨缓存异常：如何解决缓存和数据库的数据不一致问题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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