Redis-旁路缓存策略详解
Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景.
写操作: 先更新db,然后直接删除cache
读操作:从cache中读取数据,读取到就直接返回,cache中读取不到的话,就从db中读取数据返回,再把数据放到cache中
1. 问题:在写数据的过程中,可以先删除cache,再更新db么?
答案:
（1）缓存穿透问题
如果在删除缓存后，更新数据库的操作失败（例如由于网络问题或数据库故障），那么缓存中将不存在该数据，而数据库中的数据也未更新。此时，后续的读请求会直接访问数据库，可能会导致数据库压力过大，甚至可能读取到错误的数据。
（2）数据一致性问题
在高并发场景下，如果多个写操作同时进行，可能会出现以下情况：
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一个写操作删除了缓存，但尚未完成数据库更新。
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另一个写操作读取了旧数据并更新了数据库。
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第一个写操作完成数据库更新，但此时数据库中的数据已经是第二个写操作的结果，导致数据不一致。
（3）缓存雪崩问题
如果大量缓存同时被删除，而数据库更新操作尚未完成，可能会导致大量请求直接访问数据库，从而引发数据库性能瓶颈甚至崩溃。
2. 问题:在写数据的过程中，先更新 db，后删除 cache 就没有问题了么？
（1）缓存击穿问题
如果在更新数据库后，删除缓存的操作失败（例如由于网络问题或缓存服务不可用），那么缓存中可能仍然存在旧数据。后续的读请求可能会从缓存中读取到过时的数据，导致数据不一致。
（2）高并发场景下的问题
在高并发环境下，可能会出现以下情况：
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并发写操作：多个写操作同时更新数据库并删除缓存。如果缓存删除操作的顺序与数据库更新操作的顺序不一致，可能会导致缓存与数据库之间的数据不一致。
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读写冲突：在更新数据库和删除缓存之间存在时间窗口。如果在这个时间窗口内有读请求，可能会导致读取到旧数据（如果缓存尚未被删除）。
（3）缓存雪崩问题
如果大量数据同时更新数据库并删除缓存，可能会导致缓存中大量数据失效。此时，后续的读请求会直接访问数据库，可能会对数据库造成巨大压力，甚至导致数据库性能瓶颈或崩溃
为了更好的解决上述出现的问题可以按以下操作:
（1）先删除缓存，再更新数据库
虽然这种顺序也有问题，但可以通过以下方式优化：
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使用分布式锁：确保删除缓存和更新数据库的操作是原子性的。
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引入事务机制：如果缓存服务支持事务，可以将删除缓存和更新数据库的操作放在一个事务中。
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设置合理的缓存失效时间：即使删除缓存失败，也可以为缓存设置一个短暂的失效时间，避免缓存长时间不可用。
（2）使用缓存一致性中间件
一些缓存一致性中间件（如Redisson、ShardingSphere等）提供了更高级的缓存一致性解决方案，可以自动处理缓存与数据库之间的同步问题，避免数据不一致。
Redission解决缓存一致性问题的方案:
1. 分布式锁
Redisson 的分布式锁可以有效解决并发更新导致的缓存一致性问题。通过在更新数据库和删除缓存的操作之间使用分布式锁，可以确保以下几点：
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原子性操作：在更新数据库和删除缓存之间不会被其他操作插入，避免数据不一致。
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避免脑裂现象：Redisson 采用 Redlock 算法，确保在分布式环境中锁的可靠性。
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锁续命机制：对于长任务，Redisson 提供看门狗机制，自动续命锁，防止锁超时。
实现步骤：
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在更新数据库之前，获取分布式锁。
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更新数据库。
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删除缓存。
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释放分布式锁。
2. 延迟双删策略
延迟双删是一种常用的缓存一致性优化方案：
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先删除缓存。
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更新数据库。
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延迟一段时间（例如 100 毫秒）后，再次删除缓存。
这种方法可以减少并发读请求导致的脏数据问题。不过，如果第二次删除缓存失败，仍然可能导致数据不一致。
3. 消息队列
使用消息队列可以异步处理缓存更新操作：
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更新数据库。
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将删除缓存的操作发送到消息队列。
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消息队列消费者监听消息，执行删除缓存的操作。
这种方法可以减少对主流程的阻塞，提高系统性能。同时，消息队列的重试机制可以确保缓存删除操作最终成功。
4. 基于 Binlog 的异步更新
通过监听数据库的 Binlog 变更事件，可以实现缓存的异步更新：
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更新数据库。
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使用工具（如 Canal）解析 Binlog，将变更事件发送到消息队列。
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消费者根据事件类型更新或删除缓存。
这种方法的优点是解耦了业务代码，减少了对主流程的侵入。
5. 读写锁
Redisson 提供了读写锁机制，可以在读写操作中使用：
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写操作：获取写锁，更新数据库，删除缓存，释放写锁。
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读操作：获取读锁，读取缓存或数据库，释放读锁。
这种方法可以有效控制并发访问，确保数据一致性。
总结
Redisson 提供了多种机制来解决缓存一致性问题，具体选择哪种方案需要根据业务需求和系统特性来决定：
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如果需要强一致性，可以使用分布式锁。
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如果可以接受最终一致性，可以使用延迟双删、消息队列或 Binlog 异步更新。
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对于读写操作频繁的场景，可以使用读写锁