Redis缓存与数据库一致性解决方案

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0 前言

用Redis缓存，就存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。如将商品库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是难以接受的。

1 什么是缓存和DB的数据一致性？

一致性包含如下情况：

• 缓存有数据：缓存的数据值需和DB相同
• 缓存无数据：DB是最新值

不符合这两种情况的，都属缓存和DB数据不一致。

2 缓存的读写模式

根据是否接收写请求，可将缓存分成读写缓存和只读缓存。

2.1 读写缓存

若要对数据进行增删改，需在Cache进行。 同时根据采取的写回策略，决定是否同步写回DB：

2.1.1 同步直写

写缓存时，也同步写数据库，缓存和数据库中的数据一致。

2.1.2 异步写回

写缓存时不同步写DB，等数据从缓存中淘汰，再写回DB。使用这种策略时，若数据还没有写回DB，缓存就发生故障，则此时，DB就没有最新数据了。

所以，对于读写缓存，要想保证缓存和DB数据一致，就要采用同步直写。若采用这种策略，就需同时更新缓存和DB。所以，要在业务代码中使用事务，保证缓存和DB更新的原子性，即两者：

• 要么一起更新
• 要么都不更新，返回错误信息，进行重试

否则，我们无法实现同步直写。

有些场景下，我们对数据一致性要求不高，比如缓存的是电商商品的非关键属性或短视频的创建或修改时间等，则可以使用异步写回。

2.2 只读缓存

• 新增数据 直接写DB
• 删改数据 删改DB，删除只读缓存中的数据

这样应用后续再访问这些增删改的数据时，由于Cache无数据 =》缓存缺失。 此时，再从DB把数据读入Cache，这样后续再访问数据时，直接读Cache。

下面我们针对只读缓存，看看具体会遇到哪些问题，又该如何解决。

3 新增数据

数据直接写到DB，不操作Cache。此时，Cache本身无新增数据，而DB是最新值，所以，此时缓存和DB数据一致。

4 删改数据

此时应用既要更新DB，也要删除Cache。这俩操作若无法保证原子性，就可能出现数据不一致。

4.1 先删Cache，再更新DB

4.2 先更新DB，再删除Cache

综上，更新DB和删除Cache时，无论谁先执行，只要有一个操作失败，就会导致客户端读到旧值。

咋办？好像咋都会导致数据不一致？

5 数据不一致的解决方案

5.1 无并发

5.1.1 重试

• 要删除的Cache值
• 或要更新的DB值

暂存到MQ。

当应用删除Cache或更新DB：

• 成功：把这些值从MQ去除，避免重复操作，这时即可保证DB、Cache数据一致性
• 失败：重试。从MQ重读这些值，再进行删除或更新。若重试超过一定次数，还没成功，就向业务层发送报错信息

在更新数据库和删除缓存值的过程，若任一操作失败：

5.1.2 先更新DB，再删除缓存

若删除缓存失败，再次重试后删除成功

★

其它情况不赘述。

”

5.2 高并发

即使这俩操作第一次执行时都没失败，在高并发请求时，应用还可能读到不一致数据。按不同的删除和更新顺序，分成：

5.2.1 先删除Cache，再更新DB

• 时刻t1< t2 < t3
• 线程T1、T2

这咋办？考虑：

① 延迟双删

T1更新完DB后，让它sleep一段时间，再删除Cache。

Q：为何sleep一段时间？

让T2能先从DB读数据，再把缺失数据写入Cache，然后，T1再执行删除。所以，须满足：

的时间＞【读取数据，再写入的时间】

Q：sleep时间咋确定？

业务程序运行时，统计线程读数据和写缓存的操作时间，以此估算。确保读请求结束，写请求可删除读请求造成的缓存脏数据。

该策略还要考虑 Cache 和 DB 主从同步耗时。最后写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时的基础上，加上几百ms。

这样，当其它线程读数据时，会发现Cache未命中，所以从DB读最新值。因为该方案会在第一次删除Cache后，延迟一段时间再删除，所以叫“延迟双删”。

cache.delKey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
cache.delKey(X)

② 设置缓存TTL

设置缓存TTL，是保证最终一致性的解决方案。所有写操作以DB为准，只要到达缓存TTL，则后面的读请求自然都会从DB读最新值，然后回填缓存。

结合【双删策略】+【缓存TTL设置】，最差就是在TTL时间内数据存在不一致，而且又增加写请求耗时。

③ 该方案缺点

操作完DB后，由于某原因删除Cache失败，此时可能出现数据不一致，需提供

④ 重试补偿方案

方案一

1. 更新DB
2. Cache因某异常，删除失败（问题点）
3. 将待删除的K发至MQ
4. 自己消费消息，获得待删除K
5. 重试删除操作，直到成功（解决问题）

缺点：对业务代码侵入性太强，于是有方案二。

方案二

启动一个订阅程序去订阅DB binlog，获得待操作数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的信息，执行删除Cache操作。

1. 更新DB数据
2. DB将操作信息写入binlog日志
3. 订阅程序提取出所需要的数据及K
4. 另起一段非业务代码，获得该信息
5. 尝试删除Cache操作，发现删除失败
6. 将这些信息发送至MQ
7. 重新从MQ获得该数据，重试删除操作

5.2.2 先更新DB，再删除Cache

此时，若其他线程并发读缓存的请求不多，就不会有很多请求读到旧值。

线程一般会很快删除缓存值，当其他线程再次读取，就会发生缓存缺失，进而从数据库读最新值。所以，这种情况对业务影响较小。

5.3 小结

至此，Cache和DB数据不一致场景也都有对应解决方案。

• 删除Cache或更新DB失败而导致数据不一致：重试，确保删除或更新成功
• 删除Cache、更新DB这俩操作中，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读取到旧值：延迟双删

大多场景都将Redis作为只读缓存：

• 既可先删除缓存值，再更新数据库
• 也可先更新数据库，再删除缓存

推荐

优先使用先更新数据库再删除缓存：

• 先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力
• 如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置

不过，当使用先更新数据库再删除缓存时，也有个地方需要注意，如果业务层要求必须读取一致的数据，那么，我们就需要在更新数据库时，先在Redis缓存客户端暂存并发读请求，等数据库更新完、缓存值删除后，再读取数据，从而保证数据一致性。

6 直接更新Cache

在只读缓存中进行数据的删改操作时，需要在缓存中删除相应的缓存值。若此过程不是删除缓存，而是直接更新缓存，效果如何？

这种情况相当于把Redis当做读写缓存使用，删改操作同时操作DB、Cache。

6.1 无并发

先更新DB，再更新Cache

若更新DB成功，但Cache更新失败，此时DB最新值，但缓存旧值，后续读请求会直接命中缓存，得到旧值。

先更新Cache，再更新DB

如果更新缓存成功，但数据库更新失败：

• 缓存中是最新值
• 数据库中是旧值

后续读请求会直接命中缓存，但得到的是最新值，短期对业务影响不大。但一旦缓存过期或满容后被淘汰，读请求就会从数据库中重新加载旧值到缓存中，之后的读请求会从缓存中得到旧值，对业务产生影响。

针对这种其中一个操作可能失败的情况，类似只读缓存方案，也可使用重试。把第二步操作放入到MQ中，消费者从MQ取出消息，再更新缓存或数据库，成功后把消息从消息队列删除，否则进行重试，以此达到数据库和缓存的最终一致。

6.2 并发读写

也会产生不一致，分为以下4种双写场景。

★

双写模式下，更新DB有返回值，更新Redis的操作可放到更新DB返回后进行，通过数据库的行锁机制，可以避免更新DB是线程A，B，但更新Redis是线程B，A的情况。

”

先更新数据库，再更新缓存

写+读并发。 线程A先更新数据库，之后线程B读取数据，此时线程B会命中缓存，读取到旧值，之后线程A更新缓存成功，后续的读请求会命中缓存得到最新值。

这时，线程A未更新完缓存之前，在这期间的读请求会短暂读到旧值，对业务短暂影响。

先更新缓存，再更新数据库

写+读并发。 线程A先更新缓存成功，之后线程B读取数据，此时线程B命中缓存，读取到最新值后返回，之后线程A更新数据库成功。这种场景下，虽然线程A还未更新完数据库，数据库会与缓存存在短暂不一致，但在这之前进来的读请求都能直接命中缓存，获取到最新值，所以对业务没影响。

先更新数据库，再更新缓存

写+写并发。 线程A和线程B同时更新同一条数据，更新数据库的顺序是先A后B，但更新缓存时顺序是先B后A，这会导致数据库和缓存的不一致。

先更新缓存，再更新数据库

写+写并发。 与场景3类似，线程A和线程B同时更新同一条数据，更新缓存的顺序是先A后B，但是更新数据库的顺序是先B后A，这也会导致数据库和缓存的不一致。

场景1和2对业务影响较小，场景3和4会造成数据库和缓存不一致，影响较大。即读写缓存下，写+读并发对业务的影响较小，而写+写并发时，会造成数据库和缓存的不一致。

针对场景3、4解决方案：对于写请求，配合分布式锁。写请求进来时，针对同一资源的修改操作，先加分布式锁，这样同一时间只允许一个线程去更新DB和Cache，没有拿到锁的线程把操作放入到MQ，延时处理。 这样保证多个线程操作同一资源的顺序性，以此保证一致性。

综上，使用读写缓存同时操作数据库和缓存时，因为其中一个操作失败导致不一致的问题，同样可以通过MQ重试解决。 而在并发的场景下，读+写并发对业务没有影响或者影响较小，而写+写并发时需要配合分布式锁的使用，才能保证缓存和数据库的一致性。

另外，读写缓存模式由于会同时更新数据库和缓存：

• 优点：缓存一直会有数据。若更新后立即访问，可直接命中缓存，能降低读请求对DB的压力（没有只读缓存的删除缓存导致缓存缺失和再加载的过程）
• 缺点：若更新后的数据，之后很少再被访问到，会导致缓存中保留的不是最热数据，缓存利用率不高（只读缓存中保留的都是热数据）

所以读写缓存比较适合用于读写相当的业务场景。

7 缓存数据同步策略

若修改原始数据，考虑缓存数据更新及时性，可采用主动更新缓存：

7.1 先更新Cache，再更新DB

不可行。数据库设计复杂，压力集中，数据库因超时等原因更新操作失败可能性大，还涉及事务，很可能因数据库更新失败，导致缓存和数据库数据不一致。

7.2 先更新DB，再更新Cache

不可行：

• 若线程A、B先后完成DB更新，但更新Cache时却是B、A顺序，很可能把旧数据更新到缓存 -> 数据不一致
• 不确定Cache中的数据是否会被访问，不一定要把所有数据都更新到Cache

7.3 先删除Cache，再更新DB，访问时按需加载数据到Cache

不可行。高并发时，可能删除Cache后还没来得及更新DB，就有另一线程先读取旧值到缓存去。并发越高，概率越大。

7.4 先更新DB，再删Cache，访问时按需加载数据至Cache

最好。虽极端时，这种策略也可能数据不一致，但概率很低。

一个极端案例，更新数据的时间点恰好缓存失效：

• 【查询线程A】，先读到DB旧值
• 随后【更新线程B】操作DB完成更新，并删除Cache后
• 【查询线程A】再把旧值加入Cache

更新DB后，删除缓存的操作可能失败，若失败，考虑把任务加入延迟队列进行延迟重试，确保数据可删除，缓存可及时更新。因为删除操作幂等，即使重复删，问题不大，这也是删除比更新缓存好的一点。

所以对于缓存更新，推荐缓存中的数据不由数据更新操作主动触发，统一按需加载，数据更新后及时删除缓存中的数据。

尽量设置合适的缓存TTL，这样即便真发生不一致，也可在过期后数据得到及时同步。

8 总结