缓存的读写策略-Cache Aside

Posted 2021-04-14 程序技术分享

        今天总结一下缓存的读写策略，很多时候我们会觉得缓存的读写很简单，读取的时候，优先读取缓存，缓存不存在的时候读取数据库，然后对缓存一个补写，实际上针对不同的场景，缓存的读写策略也是不同的，

Cache Aside（缓存旁路策略）

        一个简单的更新场景：如果ID系统里有一个用户表，其中有两个字段，id主键和age年龄。当我们要对数据id=1的用户更新年龄信息为20岁，怎么去操作？

最容易想到的解决方案是，我们先更新数据库，然后在更新缓存，，如下图

        仔细思考一下，这个思路会造成数据库和缓存不一致的现象。比如两个独立的请求，都去更新数据库和缓存，A更新数据库id=1 的用户年龄为20，B更新数据库id=1的年龄为21，B执行的较快，B更新完数据库后，更新缓存，缓存更新成功为21，此时A再去更新缓存的时候，会把缓存更新为20，此时数据库是21，缓存是20，这里就出现了缓存不一致的现象。

为什么会产生这个现象呢？

        因为变更数据库和缓存是两个独立的操作。我们并没有对操作做任何的并发控制。因此当两个线程并发的更新他们时候，就会因为写入顺序和快慢的原因造成数据不一致。

        直接更新缓存还有另外一个问题，就是缓存更新丢失，例如，一个用户的账户金额的更新，如果有缓存，你在更新之前，会先缓存读用户现有的账户余额，用户充钱的时候，会对金额进行变更，如A线程，更新原有金额20，变为30，此时在更新之前如果又有另一个线程B也加余额5元，此时读取到未更新的数20，会更新成25，无论最终是更新成30 还是25，都不是正确的金额，因为用户是应该加15元，变为35.

        上面的这些更新操作的问题，我们如何解决呢？其实我们在更新缓存时候，不是更新而是删除缓存。在读取数据的时候，发现缓存中没有数据的时候再从数据库中去取,回写到缓存

        这个策略就是经常被使用的Cache Aside，它是以数据库的数据为准，缓存的数据是按需加载的，这个策略分为读策略和写策略。

读策略：

        1 从缓存中国读数据，

        2 如果缓存命中，直接返回缓存中的数据

        3 如果缓存为命中，从数据库中查询数据

        4从数据库中查询到数据后，写入缓存，并返回数据给客户端。

写策略：

        1 更新数据库的记录

        2 删除缓存中的数据

如果把写策略的顺序换一下，先删除缓存，在更新数据库这样可以吗？

        这样会造成数据和缓存的不一致。比如，一个请求A,需要更新年纪由20变为21岁，如果先删除缓存，缓存删除成功，如果在更新数据库成功之前，有另一个线程B去查询用户的年纪，此时发现缓存没数据，会查询数据，由于此时数据库还没更新成功，查询到数据是20，写入到缓存，此时缓存数据为20，当线程A更新数据库成功后，数据库为21，这时候，缓存和数就不一致了，

        其实像Cache Aside这样先更新数据库，后删除缓存在一个极端场景下也是有问题的，就是缓存中没数据，线程A查询得到20后回写到缓存中，在缓存回写前，被别的线程B更新了操作数据库更新为21，并且执行了一步删除操作，当线程A回写成功后，缓存中的数据是20，数据库中的数据是21，此时就造成了缓存和数据不一致。

        如上面的流程，这也是个极端的场景，其实是不存在不会发生的，因为缓存的更新是极快的，不可能存在线程B数据库更新完了，线程A缓存还没更新完。

Cache Aside最大的问题在于，删除缓存，对于更新频繁的数据，侵犯删除缓存，会造成缓存命中率降低。对于命中率要求高的场景，可以扩展思维去解决：

        1 更新数据时，更新缓存，只是在更新缓存时候加一把分布式锁，这样同一时间只允许一个线程更新缓存，对写入性能有一定的影响

        2 更新数据时候，更新缓存，只是给数据加一个过期时间。这样即使有短暂的数据不一致，也不影响整体的最终一致。