缓存数据一致性问题解决方案

1. 数据实时同步更新

技术特点：强一致性，更新数据库同时更新缓存

优点：数据一致性强，不会出现缓存雪崩问题

缺点：代码耦合、运行期耦合、影响正常业务、增加网络开销

适用场景：适合写操作频繁的细粒度缓存数据，数据一致实时性要求较高的场景，如银行、证券

2. 数据准实时更新

技术特点：准一致性，更新数据库后，异步更新缓存。基于多线程或MQ实现。

优点：数据同步有较短延迟、与业务解耦、不影响正常业务，不会出现缓存雪崩问题。

缺点：无法保证最终一致性，需要补偿机制

适用场景：不适合写操作频繁且数据一致实时性要求严格的场景

3. 缓存失效机制

技术特点：弱一致性

优点：简单，不影响正常业务

缺点：有一定延迟，存在缓存雪崩问题

适用场景：适合读多写少的互联网场景，能接受一定数据演示。如电商、理财、社交类业务

4. 任务调度更新

技术特点：最终一致性，采用任务调度框架，按一定频率更新

优点：不影响正常业务

缺点：不保证一致性，代码复杂度增大，容易堆积垃圾数据

适用场景：适合复杂统计类数据缓存更新，对数据一致实时性要求低的场景。

总结

第二种最优雅，兼顾时效性与耦合度；第三种最简单，靠缓存淘汰机制。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间失效，在失效的这一瞬间，高并发请求给后端系统(比如DB)带来很大压力。