缓存一致性
什么是缓存一致性？
当数据库和缓存之间的额数据内容保持同步或最终一致，称为缓存一致性
为什么缓存不一致会发生？
因为缓存和数据库是两个独立系统，它们的更新过程不是原子操作，就可能发生以下情况：
// 写流程
Update DB // 步骤1
Delete/Update Cache // 步骤2// 并发时，另一个线程刚好读缓存 → 读到了旧数据 or 写错数据常见的不一致场景（重要！）
| 场景 | 说明 |
| 写 DB 成功，删除缓存失败 | 缓存还是旧值 |
| 删缓存成功，写 DB 崩了 | 缓存没有，DB 旧数据 |
| 并发读写交叉 | 缓存刚删，还没更新，又被旧值填回 |
| 异步队列处理失败 | 数据状态一致但缓存没更新 |
核心目标：让缓存与 DB 达到“强一致”或“最终一致”！
常见的缓存一致性方案（按复杂度 & 一致性分层）
方案一：Cache Aside 模式（旁路缓存） ⭐️⭐️⭐️⭐️
应用先查缓存，没有命中再查数据库，并将结果写入缓存。
5.4.1.1. 🔁 写流程：
写操作：
1. 更新数据库
2. 删除缓存（或延迟删除）读操作：
1. 先查缓存
2. 没有就查数据库 → 回写缓存✅ 优点：
- 实现简单、通用、适配任何缓存
- 缓存只存热点数据
❌ 缺点：
- 写-删之间如果有并发读 → 会缓存旧数据
- 不适合超高并发写场景
✅ 延迟双删优化（重要技巧）：
Update DB
Del Cache
Sleep 500ms
Del Cache again // 防止并发回写旧值方案二：读写直达（Write Through） ⭐️⭐️⭐️
写操作先写缓存，再同步更新 DB
适合：对写时延不敏感、数据必须实时可读
❌ 缺点：
- 写放大
- 缓存和 DB 不同步可能会导致丢数据
- 容灾逻辑复杂
方案三：写入缓存同时更新数据库（Write Behind / Write Back）
写入请求只写入缓存，由缓存系统异步刷新 DB
适合：强实时写压力极大的场景（如时序数据）
❌ 问题：
- 数据易丢失（Redis 宕机、队列丢失）
- 对系统可靠性要求极高
| 方案 | 写入过程 | 关键差异 |
| Write Through | 写缓存 → 同时同步写数据库 | 实时双写，用户请求只有在写完 DB 后才完成 |
| Write Behind | 只写缓存 → 异步写数据库 | 用户请求先返回，数据稍后异步刷新到 DB |
方案四：订阅变更（Binlog 同步机制） ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
缓存系统监听数据库变更（Binlog），实时更新/失效缓存
常见技术栈：
- MySQL → Canal/Kafka → 缓存
- Oracle → GoldenGate
✅ 优点：
- 不侵入业务代码
- 一致性强（基于数据库的真实变化）
❌ 缺点：
- 实现复杂
- 依赖消息链路可靠性（MQ 丢消息怎么办？）
方案五：强一致：加分布式锁 ⭐️⭐️⭐️
对关键路径加锁，保证操作是原子性的
示例：
go复制编辑
Lock(key)
Update DB
Del Cache
Unlock(key)✅ 适合场景：
- 高敏感数据（如金融）
- 写频繁但不能错的业务
❌ 缺点：
- 性能差
- 加锁成本高、易死锁
方案六：本地缓存 + 一致性协议（多级缓存一致性）
如：
- 服务自身有一层 local cache（map/caffeine）
- Redis 作为远程缓存
- 使用广播/订阅通知其他实例清理缓存（如 Redis Pub/Sub）
常用实战组合（企业级推荐）：
| 场景 | 推荐方案 |
| 高频读写，读多写少 | Cache Aside + 延迟双删 |
| 高频写，强一致性需求 | 加分布式锁 + Binlog 订阅同步 |
| 读实时性高、写允许异步 | 写 Through / 写 Back |
| 跨服务同步、双写系统 | Binlog + 消息队列 + 重试补偿 |
| 本地缓存一致性 | Redis + 本地缓存 + 通知机制 |
方案选择维度总结：
| 方案 | 是否强一致 | 延迟 | 复杂度 | 说明 |
| Cache Aside | ❌ 最终一致 | ✅ 低 | ✅ 低 | 最常用；写操作：先更新数据库，再删缓存；读操作 cache miss 后更新缓存；存在并发写一致性风险 |
| 延迟双删 | ❌ 最终一致（高保障） | ✅ 低 | ⚠️ 中 | Cache Aside 基础上增加延迟删除缓存，降低并发回写旧数据的概率，仍属于最终一致性 |
| Binlog + MQ | ❌ 最终一致（高可靠） | ✅ 低 | ❌ 高 | 监听数据库 binlog，通过 MQ 异步更新缓存；延迟低、可靠性高、解耦好，适合大规模分布式系统 |
| 分布式锁 | ✅ 强一致 | ❌ 高 | ❌ 高 | 加锁保障更新 DB 和缓存的原子性，适用于高一致性需求（如账户、库存），但性能差 |
| Write Through | ✅ 强一致 | ⚠️ 中 | ⚠️ 中 | 写操作同步更新缓存和数据库；延迟高于 Cache Aside；适用于一致性高、写不频繁的场景 |
| Write Behind | ❌ 最终一致（低保障） | ✅ 极低 | ❌ 高 | 写操作仅写缓存，后台异步写 DB；性能极高但一致性差，风险大，适用于日志、埋点等非核心数据 |
实战陷阱
- ❗ Cache 更新和数据库写顺序一定要对！
-
- 先更新 DB，再删缓存，否则容易覆盖新值
- ❗ 删除缓存失败必须有补偿机制（重试/定时清理）
- ❗ Cache 的 TTL 不能太短，防止频繁击穿
- ❗ 异步队列丢消息时必须有回查 / 定期重放机制
最佳实践建议（背下来能面试）：
| 类型 | 建议 |
| 写操作 | 先更新数据库，再删除缓存，必要时双删 |
| 高并发读 | 增加本地缓存、布隆过滤器防击穿 |
| 高并发写 | 加锁控制、延迟双删、Binlog 订阅同步 |
| 缓存空值 | 缓存“空”值防穿透，设置短 TTL |
实现缓存一致性没有“银弹”，需要根据 业务读写比例、延迟要求、数据重要性 来选择最合适的方案，Cache Aside + 延迟双删 + Binlog 订阅是最常见组合。
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