一、 缓存一致性
- Redis中数据和数和库数据不一致
1. 更新策略
内存淘汰 | 超时剔除 | 主动更新 | |
说明 | 不用自己维护,利用Redis的内存淘汰机制,当内存不足时自动淘汰部分数据,下次查询时更新缓存 | 利用缓存数据TTL, 到期后自动删除缓存,下次查询时更新缓存 | 修改数据库时,更新缓存 |
一致性 | 差 | 一般 | 好 |
维护成本 | 无 | 低 | 高 |
2. 主动更新
方案一:企业更常用方案
方案二:外部集成服务,不可控
方案三:如果Redis宕机,则可能出现数据丢失
二、主动更新
1. 更新方式
- 更新缓存: 每次更新数据库都会更新缓存,无效写操作比较多
- 删除缓存: 更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存
2. 原子性
- 单体系统,将缓存与数据库操作放在同一个事务中
- 分布式系统,利用TCC分布式事务方案
3. 更新顺序
3.1 先删缓存,再操作数据库
- 会因为网络问题导致数据库的不一致性
3.2 先操作数据库,再删除缓存
- 一般比较安全,可以作为更优解
# 异常情况发生的条件
1. 缓存刚好失效
2. 在写缓存的时候,其他线程对数据进行了修改(但是写缓存速度一般比较快)
# 万一发生异常
《线程1在写数据的时候,加上过期时间》