如何保证缓存和数据库的数据一致性-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何保证缓存和数据库的数据一致性。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、错误的解决方案

若数据库更新成功，删除缓存操作失败，则此后读到的都是缓存中过期的数据，造成不一致问题。

同删除缓存策略一样，若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。

如何保证缓存和数据库的数据一致性

若缓存更新成功数据库更新失败，则此后读到的都是未持久化的数据。因为缓存中的数据是易失的，这种状态非常危险。
如何保证缓存和数据库的数据一致性

CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap)是一种常见的保证并发安全的手段。CAS 当且仅当客户端最后一次取值后该 key 没有被其他客户端修改的情况下，才允许当前客户端将新值写入。

func CAS(oldVal, newVal) {
    if cache.get() == oldVal {
        cache.set(newVal)
    }
}

如何保证缓存和数据库的数据一致性

CAS 假设发生并发问题的概率不大, 所以 CAS 也被称为乐观锁。那么悲观锁能否解决我们的问题呢？

还是以「先更新数据库，再更新缓存」方案中两个写线程竞争为例，我们要求任何线程在写入或读取数据库前都需要获取排它锁。
如何保证缓存和数据库的数据一致性
分布式锁同样可以解决并发问题，只是成本可能略高。

使用消息队列实现异步更新时，可以将缓存更新的请求发送到消息队列中，由消息队列异步地处理缓存更新操作。下面是一个简单的案例：

假设有一个电商网站，需要对商品信息进行缓存。当用户访问商品详情页面时，先从缓存中读取商品信息，如果缓存中没有，则从数据库中读取。

这样就可以保证缓存中的数据是最新的，避免了因为缓存中的数据过期而导致的数据不一致问题。同时，使用消息队列可以提高更新的可靠性和性能，避免因为缓存更新失败而导致的数据库和缓存数据不一致问题。

为什么异步更新可以解决

异步更新缓存：当商品信息发生变化时，先更新数据库中的数据，然后将缓存更新请求发送到消息队列中，由消息队列异步地处理缓存更新操作。这样，即使缓存更新失败，也不会影响数据库中的数据，仅仅是缓存中的数据不是最新的而已。
消息队列的可靠性：消息队列通常具有高可靠性和高可用性，可以保证消息的可靠传输和处理。即使在消息队列出现故障的情况下，也可以通过消息队列的备份、重试等机制来保证消息的可靠性。因此，即使缓存更新失败，也可以通过重试等机制来保证缓存最终被更新。

如果通过异步更新,更新缓存还是失败了怎么办

可以保证在事务执行成功时，数据库和缓存中的数据都被更新；在事务执行失败时，数据库和缓存中的数据都不会被更新，保证了数据的一致性。

要将MySQL和Redis放入同一个事务中，需要使用分布式事务处理框架，如XA或TCC。这些框架可以确保在整个事务过程中，MySQL和Redis的操作都能够得到正确的协调和同步。
XA：XA是一种分布式事务处理标准，它可以确保在多个数据库之间进行事务处理时，所有的操作都能够得到正确的协调和同步。在MySQL和Redis中都有XA实现，可以通过XA接口实现分布式事务。
TCC：TCC是一种补偿性事务处理框架，它通过预留资源、确认资源和释放资源三个步骤来实现分布式事务。在MySQL和Redis中都有TCC实现，可以通过TCC接口实现分布式事务。
需要注意的是，使用分布式事务框架会增加系统的复杂性和开销，需要仔细考虑是否真正需要在MySQL和Redis之间实现分布式事务如果可以接受稍微降低一些数据一致性的风险，可以使用其他技术来实现MySQL和Redis之间的数据同步，如消息队列、定时任务等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-418434.html

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