浅析Redis、MySQL缓存双写不一致问题

前情提要

先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，那么后续的请求会从数据库拿取最新的数据。

在本文中主要讨论三种策略:

1. 先更新数据库，再更新缓存
2. 先删除缓存，再更新数据库
3. 先删除缓存，再更新数据库，延迟1s，再删除缓存(延时双删)

先更新数据库，再更新缓存

对于这种方案，是大家都比较反对的，不采用理由如下：

线程安全问题

1. 线程A更新了数据库
2. 线程B更新了数据库
3. 线程B更新了缓存
4. 线程A更新了缓存

正常来讲A会比B先更新缓存，但由于网络波动等原因导致B先更新，这就导致了缓存为脏数据。如果没有设置缓存时间，那永远就是脏数据
业务场景角度

1. 如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
2. 如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

先删除缓存，再更新数据库

该方案会导致不一致原因是。同时一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形：

1. 请求A进行写操作，删除缓存
2. 请求B查询发现没有缓存
3. 请求B去数据库查询到旧数据
4. 请求B将旧数据写入缓存
5. 请求A将新值写入数据库

还是一样，如果没有设置缓存时间，那永远就是脏数据。

延迟双删除策略

操作步骤如下:

1. 先删除缓存
2. 修改更新数据库
3. 休眠1s(具体时间由修改数据库业务的执行时间决定)
4. 再次删除缓存(将修改数据库的时间内产生的脏数据删除)

在设置休眠时间时如果需要考虑到主库数据同步到从库的情况，那么再把延迟时间增长几百ms

当然，还有一种情况就是在第二次删除的时候删除失败怎么办，这样还会导致脏数据。

解决方案：设置重试机制，多删几次直到成功

1. 更新数据库数据
2. 由于各种原因导致删除缓存失败
3. 将删除失败的key放入消息队列
4. 自己消费消息，获取需要删除的key
5. 重试删除操作，直到删除成功为止