缓存与数据库的双写一致性探讨

缓存与数据库双写一致性问题的背景

在现代后端开发中，缓存（如 Redis）和数据库（如 MySQL）是构建高性能、高可用应用系统的关键组件。缓存的存在主要是为了减轻数据库的负载，提高系统的响应速度。当应用程序需要读取数据时，首先尝试从缓存中获取，如果缓存中不存在，则从数据库中读取，然后将数据放入缓存。而在数据写入时，情况则变得复杂起来，这就引出了缓存与数据库双写一致性的问题。

假设一个简单的电商场景，商品的库存数据存储在数据库中，同时在缓存中也有缓存副本。当有用户下单购买商品时，库存数据需要更新。如果先更新数据库，再更新缓存，在这两个操作之间，另一个读取请求过来，可能会从缓存中读取到旧数据，导致数据不一致。同样，如果先更新缓存，再更新数据库，在数据库更新失败时，也会造成数据不一致。这种不一致可能会引发一系列严重问题，如超卖、数据混乱等，严重影响业务的正常运转。

缓存与数据库双写的常见策略及问题分析

1. 先更新数据库，再更新缓存
   • 原理：在数据发生变化时，首先对数据库进行更新操作，确保数据库中的数据是最新的。然后，更新相应的缓存数据，使得缓存中的数据与数据库保持一致。
   • 代码示例（以 Python 和 MySQL、Redis 为例）：

import mysql.connector
import redis

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="test"
)
cursor = db.cursor()

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def update_data():
    # 更新数据库
    sql = "UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

    # 更新缓存
    new_stock = cursor.lastrowid
    r.set('product:1:stock', new_stock)

• 存在问题：在高并发场景下，可能会出现缓存更新失败的情况。例如，更新数据库成功后，由于网络故障等原因，缓存更新操作未能成功执行，此时缓存中的数据与数据库不一致。而且，如果在更新数据库和更新缓存之间有读取请求，会读到旧的缓存数据。

2. 先更新缓存，再更新数据库
   • 原理：先对缓存中的数据进行更新，使得应用程序后续读取时能获取到最新数据。然后，再对数据库进行更新，保证持久化数据的一致性。
   • 代码示例：

import mysql.connector
import redis

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="test"
)
cursor = db.cursor()

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def update_data():
    # 更新缓存
    current_stock = r.get('product:1:stock')
    if current_stock:
        new_stock = int(current_stock) - 1
        r.set('product:1:stock', new_stock)

    # 更新数据库
    sql = "UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

• 存在问题：如果在更新缓存后，数据库更新失败，会导致缓存中的数据与数据库不一致。而且，在高并发环境下，可能会出现缓存击穿问题。例如，一个写操作更新了缓存，但数据库更新还未完成时，另一个写操作也来更新缓存，此时第一个写操作对数据库的更新可能会被覆盖，造成数据不一致。

3. 先删除缓存，再更新数据库
   • 原理：当数据发生变化时，首先删除缓存中的数据。这样，下次读取数据时，缓存中不存在数据，会从数据库中读取最新数据并重新放入缓存，从而保证数据一致性。
   • 代码示例：

import mysql.connector
import redis

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="test"
)
cursor = db.cursor()

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def update_data():
    # 删除缓存
    r.delete('product:1:stock')

    # 更新数据库
    sql = "UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

• 存在问题：在高并发场景下，可能会出现缓存击穿问题。如果在删除缓存和更新数据库之间有大量读取请求，这些请求会同时穿透到数据库，可能会导致数据库压力过大甚至崩溃。另外，如果数据库更新成功，但在重新写入缓存前，又有删除缓存的操作（例如另一个写操作），也会造成数据不一致。

4. 先更新数据库，再删除缓存
   • 原理：首先对数据库进行更新操作，确保数据的持久化存储是最新的。然后，删除相应的缓存数据，使得下次读取时从数据库获取最新数据并更新缓存。
   • 代码示例：

import mysql.connector
import redis

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="test"
)
cursor = db.cursor()

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def update_data():
    # 更新数据库
    sql = "UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

    # 删除缓存
    r.delete('product:1:stock')

• 存在问题：在高并发环境下，也可能出现不一致情况。例如，一个写操作更新了数据库并删除了缓存，在新数据还未重新写入缓存时，另一个读操作过来，从数据库读取到旧数据并写入缓存，而此时数据库中的数据已经是新的，就造成了缓存与数据库不一致。

解决缓存与数据库双写一致性的方案探讨

1. 使用分布式事务
   • 原理：分布式事务可以保证在多个操作（如数据库更新和缓存更新）之间的原子性，要么所有操作都成功，要么都失败。常见的分布式事务解决方案有两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）。
   • 以 2PC 为例：在数据更新时，协调者首先向所有参与者（数据库和缓存）发送准备消息。如果所有参与者都准备成功，协调者再发送提交消息；如果有任何一个参与者准备失败，协调者发送回滚消息。
   • 代码示例（使用 Seata 框架实现分布式事务，以 Java 为例）：

import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactional;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import redis.clients.jedis.Jedis;

@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @GlobalTransactional
    public void updateStock(int productId, int amount) {
        // 更新数据库
        jdbcTemplate.update("UPDATE products SET stock = stock -? WHERE product_id =?", amount, productId);

        // 更新缓存
        try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
            jedis.decrBy("product:" + productId + ":stock", amount);
        }
    }
}

• 优点：能严格保证数据的一致性。
• 缺点：性能开销较大，因为涉及多次网络交互。而且 2PC 存在单点故障问题（协调者故障可能导致事务无法完成），3PC 虽然在一定程度上解决了单点故障问题，但实现复杂。

2. 使用消息队列（MQ）
   • 原理：将缓存更新操作异步化。当数据发生变化时，先更新数据库，然后将缓存更新操作发送到消息队列。消息队列按顺序处理消息，依次执行缓存更新操作，从而避免高并发场景下的不一致问题。
   • 代码示例（以 RabbitMQ 和 Python 为例）：

import pika
import mysql.connector
import redis

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="test"
)
cursor = db.cursor()

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 连接 RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='cache_update')

def update_data():
    # 更新数据库
    sql = "UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

    # 发送缓存更新消息到队列
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='cache_update', body='product:1:stock')

def consume_messages():
    def callback(ch, method, properties, body):
        key = body.decode('utf - 8')
        new_stock = get_stock_from_db()
        r.set(key, new_stock)

    channel.basic_consume(queue='cache_update', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
    channel.start_consuming()

def get_stock_from_db():
    sql = "SELECT stock FROM products WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchone()
    if result:
        return result[0]
    return 0

• 优点：通过异步处理，降低了系统的响应时间，提高了整体性能。而且消息队列可以保证消息的顺序性，一定程度上解决了高并发下的一致性问题。
• 缺点：引入了新的组件，增加了系统的复杂性。消息队列可能会出现消息丢失、重复消费等问题，需要额外的机制来保证消息的可靠性。

3. 设置缓存过期时间
   • 原理：为缓存数据设置一个合理的过期时间。在数据更新后，即使缓存与数据库暂时不一致，当缓存过期后，下次读取时会从数据库获取最新数据并重新放入缓存，从而保证最终一致性。
   • 代码示例：

import mysql.connector
import redis

# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="test"
)
cursor = db.cursor()

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def update_data():
    # 更新数据库
    sql = "UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

    # 删除缓存或设置较短过期时间
    r.setex('product:1:stock', 300, get_stock_from_db())

def get_stock_from_db():
    sql = "SELECT stock FROM products WHERE product_id = 1"
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchone()
    if result:
        return result[0]
    return 0

• 优点：实现简单，不需要引入复杂的分布式事务或消息队列机制。
• 缺点：在缓存过期前，可能会存在数据不一致的情况，对于一些对数据一致性要求极高的场景不太适用。而且过期时间的设置需要根据业务场景仔细权衡，如果设置过短，会增加数据库的读取压力；设置过长，不一致时间会延长。

4. 使用读写锁
   • 原理：在数据更新时，获取写锁，禁止其他读操作和写操作。更新完成后释放写锁。在读取数据时，获取读锁，允许多个读操作同时进行，但禁止写操作。这样可以避免在更新过程中有读操作获取到不一致的数据。
   • 代码示例（以 Java 的 ReentrantReadWriteLock 为例）：

import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

public class ProductCache {
    private static ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
    private static int stock;

    public static void updateStock(int amount) {
        lock.writeLock().lock();
        try {
            // 更新数据库和缓存的逻辑
            stock = stock - amount;
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }

    public static int getStock() {
        lock.readLock().lock();
        try {
            return stock;
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
    }
}

• 优点：可以有效避免在更新过程中的并发读取导致的不一致问题。
• 缺点：会降低系统的并发性能，因为写锁会阻塞其他读操作和写操作，读锁也会阻塞写操作。在高并发场景下，可能会导致系统性能瓶颈。

不同业务场景下的策略选择

1. 对一致性要求极高且并发量较低的场景：可以选择使用分布式事务。虽然其性能开销较大，但能严格保证数据的一致性，适用于如金融交易等对数据准确性要求极高的业务场景。例如，在银行转账业务中，每一笔转账的金额更新必须保证数据库和缓存数据完全一致，否则可能导致资金错误。
2. 对性能要求较高且一致性要求相对宽松的场景：设置缓存过期时间是一个不错的选择。如一些新闻资讯类应用，对于新闻内容的展示，即使在短时间内缓存与数据库存在不一致，用户也不会有太大感知，而且通过设置合理的过期时间，可以在保证一定性能的同时达到最终一致性。
3. 高并发且对一致性有一定要求的场景：消息队列是比较合适的。例如电商的库存更新场景，通过消息队列异步处理缓存更新，可以避免高并发下的缓存与数据库不一致问题，同时保证系统的高性能和响应速度。而且通过消息队列的重试机制和幂等性设计，可以有效解决消息丢失和重复消费等问题。
4. 读多写少且对一致性有一定要求的场景：读写锁可以在一定程度上满足需求。例如一些大型网站的用户信息展示，读操作远远多于写操作，通过读写锁可以在保证数据一致性的前提下，尽量减少对读操作性能的影响。

实际应用中的注意事项

1. 缓存穿透的防范：无论采用哪种双写策略，都要注意缓存穿透问题。可以采用布隆过滤器（Bloom Filter）来预防。布隆过滤器可以快速判断一个数据是否存在，如果不存在则直接返回，避免请求穿透到数据库。例如，在电商商品查询中，先通过布隆过滤器判断商品 ID 是否存在，不存在则不查询数据库，从而减轻数据库压力。
2. 缓存雪崩的防范：为了防止缓存雪崩，即大量缓存同时过期导致数据库压力瞬间增大，可以采用随机过期时间的方式。为每个缓存数据设置一个在一定范围内的随机过期时间，避免所有缓存同时过期。同时，可以使用二级缓存，当一级缓存失效时，从二级缓存获取数据，减轻数据库压力。
3. 缓存击穿的防范：对于缓存击穿问题，可以使用互斥锁（Mutex）来解决。在缓存失效时，只允许一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。这样可以避免大量请求同时穿透到数据库。例如，在抢购活动中，对于商品库存的缓存，可以在缓存失效时使用互斥锁保证只有一个请求去更新缓存，防止数据库压力过大。
4. 幂等性设计：在使用消息队列等异步更新缓存的方案时，要保证缓存更新操作的幂等性。即多次执行相同的操作，结果应该是一致的。例如，在更新商品库存缓存时，可以使用版本号或者时间戳来保证幂等性。如果消息重复消费，根据版本号判断，如果已经是最新版本，则不进行重复更新。
5. 监控与报警：在实际生产环境中，要对缓存和数据库的一致性进行监控。可以通过定时任务检查缓存与数据库数据的差异，一旦发现不一致，及时报警并进行修复。例如，使用 Prometheus 和 Grafana 等工具进行监控和可视化展示，及时发现和处理一致性问题。

通过深入理解缓存与数据库双写一致性的问题本质，结合不同的业务场景选择合适的解决方案，并注意实际应用中的各种细节，可以有效解决缓存与数据库双写一致性问题，构建高性能、高可用且数据一致的后端系统。