如何保证数据库与缓存双写一致：策略解析与实践指南

在当今分布式架构中，缓存因其高并发、高性能等特点广泛应用。通常，在读取缓存时，我们遵循如下流程：

然而，当涉及到数据更新时，究竟是先更新缓存还是先更新数据库？或者在更新时是否需要删除缓存？这些问题都需要在实际场景中仔细考量。本文将详细探讨几种常见的缓存更新策略，并对不完善之处进行补充说明。

一、理论基础：缓存过期策略

从理论上讲，为缓存设置过期时间是一种确保最终数据一致性的手段。

• 原理：对写操作始终以数据库为准，缓存仅作为加速手段。如果数据库更新成功，而缓存更新失败，只要数据在缓存中的过期时间到了，后续读请求就会从数据库中读取最新数据并重新填充缓存。
• 局限：该方法虽然能保证最终一致性，但在业务对实时性要求较高的场景下，依赖过期时间可能会引发短时间内的数据不一致问题。

因此，本文接下来的讨论将不依赖缓存自动过期，而是介绍在业务层面主动保证数据一致性的几种更新策略。

二、常见的缓存更新策略

1. 更新数据库后直接更新缓存

流程：

1. 更新数据库。
2. 紧接着更新缓存。

问题分析：

• 线程安全性不足：假设两个请求 A 和 B 同时进行数据更新，可能出现如下情况：
  • A 请求先将新数据写入缓存，随后 B 请求更新数据库，但由于更新缓存操作延迟，缓存中依然保存 A 的数据。
  • 最终，数据库中存储的是 B 的数据，而缓存中却仍然保留 A 的数据，导致脏数据出现。
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• 性能浪费：在写操作频繁而读操作较少的场景下，频繁更新缓存反而增加了系统的额外负载，得不偿失。

总结：该策略在实际生产环境中通常不被推荐，除非能确保并发更新的严格顺序和线程安全性。

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2. 先删除缓存后再更新数据库

流程：

1. 删除缓存数据；
2. 更新数据库数据。

潜在风险：
设想存在如下并发场景：

• 请求 A 执行更新操作，先删除缓存。
• 请求 B 此时执行查询操作，因缓存已被删除，从数据库中读取旧数据，并将其回写到缓存中。
• 请求 A 随后更新数据库成功，但缓存中依然存在 B 回填的旧数据，最终导致数据库和缓存数据不一致。
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补充改进：延时双删策略
为解决上述问题，可以引入延时双删：

• 在更新数据库后，除了立即删除缓存外，再过一段设定的延时后再次执行删除操作。
• 此举可确保那些因并发查询而意外写入的脏数据能够被及时清除。
• 如延时删除依然失败，可以通过引入消息队列（MQ）等重试机制进行异步处理。

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3. 更新数据库后直接删除缓存（延迟删除策略）

流程：

1. 先更新数据库数据；
2. 数据库更新成功后，删除缓存数据。

优势与原理：
国外提出的 Cache-Aside Pattern 就是这种思路，主要包含以下三个步骤：

• 失效：应用程序首先尝试从缓存中获取数据，若未命中则从数据库中加载数据后写入缓存；
• 命中：直接从缓存返回数据；
• 更新：先将数据写入数据库，成功后使缓存失效（删除缓存）。

Facebook 在论文 Scaling Memcache at Facebook 中也采用了这种先更新数据库再删除缓存的策略。与“先删除缓存再更新数据库”的方式相比，它少了一次删除缓存操作，从而能有效降低因并发操作而引起的脏数据风险。

可能出现的极端情况：
尽管理论上这种方式能保持数据一致，但在如下极端场景下仍可能产生问题：

1. 请求 A 发起查询操作时，缓存恰好失效；
2. 请求 A 从数据库中读取到旧数据并将其写入缓存；
3. 请求 B 正在更新数据库并随后删除缓存；
4. 如果请求 A 的读取和回写操作延迟超过 B 的缓存删除时间，则有可能将旧数据再次写入缓存。

但实际上，由于数据库的读操作通常比写操作快，这种情况的发生概率较低，通过适当的系统调优可以进一步降低风险。

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4. 基于日志监听的异步删除缓存

核心思想：
利用数据库的变更日志（如 BigLog 或类似系统）实现缓存的异步删除，具体流程如下：

1. 当数据库更新后，不立即同步更新缓存；
2. 通过监听数据库变更日志，捕捉数据变更事件；
3. 根据变更事件异步删除相应的缓存数据，确保后续查询能够获取最新的数据。

优势：

• 异步化处理：降低了前端更新时的延时，减小了因并发操作引起的不一致概率。
• 高容错性：结合消息队列等机制，可以实现对删除失败的重试，从而更好地保障数据一致性。

挑战：

• 实现复杂度较高，需要部署和维护日志监听、消息队列等中间件。
• 在高并发场景下，异步延迟可能会导致短暂的不一致，需根据业务需求合理调整延时策略和重试机制。

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三、总结与实践建议

不同场景下，选择合适的缓存更新策略至关重要，以下是几点建议：

• 读多写少场景：
  缓存能显著提升读取性能。推荐采用“更新数据库后直接删除缓存”的策略，并结合延时删除机制，降低并发时脏数据产生的可能性。

• 写操作频繁场景：
  为减少频繁更新缓存带来的性能开销，可以考虑使用“延时双删”策略或基于日志监听的异步删除方式，以确保数据在并发写入情况下的最终一致性。

• 综合保障：
  除了更新策略之外，合理设置缓存过期时间作为补充手段，也是确保数据一致性的重要措施。此外，针对具体业务场景，可引入分布式锁、幂等性设计等手段进一步提升系统的可靠性。

总之，在设计分布式缓存更新方案时，需要权衡性能、实时性与数据一致性三者之间的关系，选择最适合业务需求的策略，并根据实际运行情况不断进行调优和优化。