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Raw Blame History Unescape Escape

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一致性问题多发生在数据更新阶段，目前有2种： (1) 先删除缓存，再更新数据库 (2) 先更新数据库，再删除缓存

一、为什么不能更新缓存而要删除

因为并发情况下的执行顺序与预期不一致，会出现旧值覆盖新值的情况，如图所示 ! 线程1 先发起的更新请求，过了一段时间线程2也发起更新，但是由于线程2比线程1先执行完，当线程1执行完成后会覆盖线程2更新的缓存值，就导致了库与缓存数据不一致问题。因此并发环境下不要更新缓存。

二、为什么不能先删除缓存，再更新数据库

! 如图所示，读请求如果没有命中缓存，会先查库再更新缓存。假如先删除缓存，再更新库，如下图所示： ! 当写、读两个线程同时执行，由于读先执行完，读线程将缓存的val更新为a1，但是库中实际值是a2，此时出现不一致情况。

三、Cache-Aside Pattern

Cache-Aside Pattern，即旁路缓存模式，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。通俗的说就是先更新库，再删除缓存，理想情况下会出现极短的不一致问题。 ! 如图所示，线程2 的查询在线程1之前完成，将缓存val设为a1，随后线程1删除缓存，当下一次查询时缓存没有命中，就会将缓存val设为a2，实现了一致性。

3.1 不一致场景

! 当读线程比写线程执行慢的时候又会产生不一致情况，直到缓存过期或下一次更新。因此引入了延迟双删策略。只需要保证，删除动作在写动作之后完成就能保证一致性。

3.2 延迟双删

! 引入了第二次删除，将要删除的Key交给定时任务或MQ，只要线程2的写缓存操作在设定的延时范围内执行完成，就能保证一致性。延迟时间需要更新业务来设置。

3.3 改进延迟双删

假如删除缓存的动作失败了，需要加入重试机制。

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