聊聊db和缓存一致性的5种实现方式
数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
方案1
获取缓存逻辑
使用过定时器，定时刷新redis中的缓存。
db更新数据逻辑
更新数据不用考虑缓存中的数据，直接更新数据就可以了
存在的问题
缓存中数据和db中数据一致性可能没有那么及时，不过最终在某个时间点，数据是一致的。
方案2
获取缓存逻辑
c1：根据key在redis中获取对应的value
c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤
c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value
更新db逻辑
u1：开始db事务
u2：更新数据
u3：提交db事务
u4：删除redis中当前数据的缓存
存在的问题
- 上面u3成功，u4失败，会导致db数据更新成功，缓存删除失败，结果：db和缓存数据不一致
- 如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力
方案3
获取缓存逻辑
c1：根据key在redis中获取对应的value
c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤
c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value
更新db逻辑
u1：删除redis中当前数据的缓存
u2：开始db事务
u3：更新数据
u4：提交db事务
存在的问题
- 更新数据的线程执行u1成功之后，u2还未执行时，此时获取缓存的线程刚好执行了c1到c3的逻辑，此时会将旧的数据放入redis，结果：db和缓存数据不一致
- 同样存在方案2中说到的问题：如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力
方案4
对方案2做改进，确保db更新成功之后，删除缓存操作一定会执行，我们可以通过可靠消息来实现，可靠消息可以确保更新db操作和删除redis中缓存最终要么都成功要么都失败，依靠的是最终一致性来实现的。
改进之后过程如下。
获取缓存逻辑
c1：根据key在redis中获取对应的value
c2：如果value存在，直接返回value；若value不存在，继续下面步骤
c3：从数据库获取值，赋值给value，然后将key->value放入redis，返回value
更新db逻辑
u1：开始db事务
u2：更新数据
u3：投递删除redis缓存的消息
u4：提交db事务
消息消费者-清理redis缓存的消费者
接受到清理redis缓存的消息之后，将redis中对应的缓存清除。
存在的问题
- 更新db和清理redis中的缓存之间存在一定的时间延迟，这段时间内，redis缓存的数据是旧的，也就是说这段时间内db和缓存数据是不一致的，但是最终会一致，这个不一致的时间可能比较小（这个需要看消息消费的效率了）
- 同样存在方案2中说到的问题：如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在，同时请求c3访问db，会对db造成很大的压力
关于可靠消息的，可以看
方式5
我们先了解一些知识。
redis中几个方法
get(key)
获取key的值，如果存在，则返回；如果不存在，则返回nil
setnx(key,value)
setnx的含义就是SET if Not Exists，该方法是原子的，如果key不存在，则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0
del(key)
将key对应的值从redis中删除
数据库相关知识
select v from t where t.key = #key# for update;
update t set v = #v# where t.key = #key#;
上面两个sql会相互阻塞，直到其中一个提交之后，另外一个才可以继续执行。
下面我们就通过上面的知识来实现db和缓存强一致性。
更新数据逻辑
1.打开db事务
2.update t set v = #v# where t.key = #key#;
3.根据key删除redis中的缓存：RedisUti.del(key);
4.提交db事务
获取缓存逻辑
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public class CacheUtil {
//根据key获取缓存中对应的value
public static String getCache(String key) throws InterruptedException {
String value = RedisUtils.get(key);
if (value != null) {
return value;
}
//过期时间为当前时间+5秒
String expireTimeKey = key + "ExpireTime";
long expireTimeValue = System.currentTimeMillis() + 5000;
//setnx是原子操作，所以只有一个会成功
int setnx = RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");
if (setnx == 0) {
expireTimeValue = Long.valueOf(RedisUtils.get(expireTimeKey));
//如果expireTimeValue小于当前时间，说明expireTimeKey过期了，将其删除
if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) {
//将expireTimeKey对应的删除
RedisUtils.del(expireTimeKey);
} else {
//休眠1秒继续获取
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
}
//重试
return getCache(key);
} else {
//1. 开启db事务
start transaction;
//2. 执行select v from t where t.key = #key# for update; 将v的值赋值给value
select v from t where t.key = #key# for update;
RedisUtils.set(key, value);
//3.提交db事务
commit transaction;
}
return value;
}
//redis工具类，内部方法为伪代码
public static class RedisUtils {
//根据key获取value
public static String get(String key) {
return null;
}
//设置key对应的value
public static void set(String key, String value) {
}
//删除redis中一个key对应的值
public static void del(String key) {
}
//setnx的含义就是SET if Not Exists，该方法是原子的，如果key不存在，
//则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0
public static int setnx(String key, String value) {
return 1;
}
}
}
这种方式可以确保db和redis中缓存同一时间强一致。
expireTimeKey为了防止某些线线程执行
RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");返回1，表示setnx成功了，然后执行下一行代码的时候系统后挂了，会导致将db数据加载到redis中失败，代码：if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue)是给其他线程机会，可以获取这个过期时间，发现过期之后直接删掉，这样其他线程才有机会将db数据load到redis中。
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