分布式一致性方案

分布式一致性方案

先更新数据库，再删缓存

首先，先说一下。老外提出了一个缓存更新套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出

• 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
• 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
• 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

这种情况不存在并发问题么？

不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生

1. 缓存刚好失效
2. 请求A查询数据库，得一个旧值
3. 请求B将新值写入数据库
4. 请求B删除缓存
5. 请求A将查到的旧值写入缓存

ok，如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。

然而，发生这种情况的概率又有多少呢？

发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。
假设，有人非要抬杠，有强迫症，一定要解决怎么办？

如何解决上述并发问题？

首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

还有其他造成不一致的原因么？

有的，如果删缓存失败了怎么办，那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求，然后写入数据库了，删缓存失败了，这会就出现不一致的情况了。

如何解决？

提供一个保障的重试机制即可





流程如上图所示：

1. 更新数据库数据
2. 数据库会将操作信息写入binlog日志当中
3. 订阅程序提取出所需要的数据以及key
4. 另起一段非业务代码，获得该信息
5. 尝试删除缓存操作，发现删除失败
6. 将这些信息发送至消息队列
7. 重新从消息队列中获得该数据，重试操作。

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