怎么保证缓存和数据库的数据一致性？

好文参考：https://www.kongzid.com/archives/redis5

缓存穿透

概念

缓存穿透是指查询一个缓存中和数据库中都不存在的数据，导致每次查询这条数据都会透过缓存，直接查库，最后返回空。当用户使用这条不存在的数据疯狂发起查询请求的时候，对数据库造成的压力就非常大，甚至可能直接挂掉。

解决办法

解决缓存穿透的方法一般有两种，第一种是缓存空对象，第二种是使用布隆过滤器。

第一种方法比较好理解，就是当数据库中查不到数据的时候，我缓存一个空对象，然后给这个空对象的缓存设置一个过期时间，这样下次再查询该数据的时候，就可以直接从缓存中拿到，从而达到了减小数据库压力的目的。但这种解决方式有两个缺点：

需要缓存层提供更多的内存空间来缓存这些空对象，当这种空对象很多的时候，就会浪费更多的内存；

会导致缓存层和存储层的数据不一致，即使在缓存空对象时给它设置了一个很短的过期时间，那也会导致这一段时间内的数据不一致问题。

第二种方案是使用布隆过滤器，这是比较推荐的方法。所谓布隆过滤器，就是一种数据结构，它是由一个长度为m bit的位数组与n个hash函数组成的数据结构，位数组中每个元素的初始值都是0。在初始化布隆过滤器时，会先将所有key进行n次hash运算，这样就可以得到n个位置，然后将这n个位置上的元素改为1。这样，就相当于把所有的key保存到了布隆过滤器中了

学习布隆过滤器地址：https://blog.csdn.net/qq_50954361/article/details/127919213

缓存击穿

概念

缓存击穿是指当缓存中某个热点数据过期了，在该热点数据重新载入缓存之前，有大量的查询请求穿过缓存，直接查询数据库。这种情况会导致数据库压力瞬间骤增，造成大量请求阻塞，甚至直接挂掉。

解决办法

解决缓存击穿的方法也有两种，第一种是设置key永不过期；第二种是使用互斥锁，保证同一时刻只能有一个查询请求重新加载热点数据到缓存中，这样，其他的线程只需等待该线程运行完毕，即可重新从Redis中获取数据。

加互斥锁。在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。如果是分布式应用就需要使用分布式锁

热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步更新缓存。使用时需要考虑业务能接受数据不一致的时间，因为其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，对于不追求强一致性的系统是可以接受的。

缓存雪崩

概念

缓存雪崩是指当缓存中有大量的key在同一时刻过期，或者Redis直接宕机了，导致大量的查询请求全部到达数据库，造成数据库查询压力骤增，甚至直接挂掉。

使缓存集中失效的原因

1、redis服务器挂掉了。

2、对缓存数据设置了相同的过期时间，导致某时间段内缓存集中失效。

解决办法

针对原因1，可以实现redis的高可用，Redis Cluster 或者 Redis Sentinel(哨兵) 等方案。

将缓存失效时间分散开，比如每个key的过期时间是随机，防止同一时间大量数据过期现象发生，这样不会出现同一时间全部请求都落在数据库层，如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同Redis和数据库中，有效分担压力

简单粗暴，让Redis数据永不过期（如果业务准许，比如不用更新的名单类）。当然，如果业务数据准许的情况下可以，比如中奖名单用户，每期用户开奖后，名单不可能会变了，无需更新。

使用双缓存策略，设置两个缓存，原始缓存和备用缓存，原始缓存失效时，访问备用缓存，备用缓存失效时间设置长点。

一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队（加锁可以让着失效的缓存每次只有一个可以调用数据库，从而减轻了数据库的压力防止它崩溃）