背景

日前面试的时候被问到我们项目里面使用Redis的时候是如何更新缓存的，我的回答是写操作的时候的时候把缓存删了，然后读操作的时候就会读取出来最新的值。面试管继续问：Redis的写时更新和读时更新有什么区别没有？我的回答只是说写的时候直接删缓存的话这种方式会好实现一点，并没有答上来其他的一些区别。回来后好好的补了一番这方面的知识，特此做一个记录，以免下次再掉坑里。

什么是写时更新和读时更新

写时更新：当我们往数据库写数据的时候我们去更新缓存，包括先更新缓存再更新数据库和先更新数据库再更新缓存。
写时删除，读时更新：当我们往数据库写数据的时候我们直接删除缓存，然后其他请求读数据的时候更新缓存。包括先删除缓存再更新数据和先更新数据库再删除缓存。

缓存更新到底是读更新好还是写更新好？

读更新好，为什么？

如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现（1）线程A更新了数据库（2）线程B更新了数据库（3）线程B更新了缓存（4）线程A更新了缓存。这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。

那么也就是说，如果是写更新的话，不管从性能的角度还是从线程安全的角度来说这种方案都不好。

读时更新有没有什么问题？

前面我们说了，如果是写更新，会有效率和线程安全性的问题，那如果是读更新又会有什么问题呢？
读时更新：当我们往数据库写数据的时候我们直接删除缓存，然后其他请求读数据的时候更新缓存。读时更新又包括如下2种方案。

先删除缓存再更新数据库
先更新数据库再删除缓存。

先更新数据库再删除缓存

问题一、如果在高并发的场景下，会出现数据库与缓存数据不一致

缓存刚好失效线程 A 查询数据库，得一个旧值
线程 B 将新值写入数据库
线程 B 删除缓存
线程 A 将查到的旧值写入缓存

但出现的概率特别低，为什么呢？

我们需要线程A读操作必需在B线程写操作前进入数据库操作，而又要晚于B写操作更新缓存，所有的这些条件都具备的概率基本并不大。那么如何解决这个低概率问题呢？
设置缓存的过期时间，这样可以达到最终一致性

问题二、如果删除缓存失败或更新数据库失败了会怎样？

第一步操作数据库成功，第二步删除缓存失败，会导致数据库里是新数据，而缓存里是旧数据。
第一步操作数据库就失败了，第二步更新缓存不会执行，不会出现数据不一致。

如何解决删除缓存失败的问题？

将需要删除的 key 发送到消息队列中自己消费消息，获得需要删除的 key 不断重试删除操作，直到成功

先删除缓存再更新数据库

问题一、如果在高并发的场景下，会出现数据库与缓存数据不一致

线程 A 删除了缓存线程 B 查询，发现缓存已不存在
线程 B 去数据库查询得到旧值
线程 B 将旧值写入缓存
线程 A 将新值写入数据库

如何解决？设置缓存的过期时间，这样可以达到最终一致性

问题二、如果删除缓存失败或更新数据库失败了会怎样？

第一步删除缓存成功，第二步更新数据库失败，数据库和缓存的数据还是一致的。
第一步删除缓存就失败了，第二步更新数据库不会去执行，数据库和缓存的数据还是一致的。

也就是说并不会导致数据不一致问题。

小总结：对比两种策略

先删除缓存，再更新数据库：在高并发下相对更容易出现数据不一致问题，但在原子性被破坏时（删除缓存失败或更新数据库失败）并不会出现数据一致性问题
先更新数据库，再删除缓存：在高并发下相对出现数据不一致问题概率很低，但在原子性被破坏时（删除缓存失败或更新数据库失败）会出现数据一致性问题

要解决这一切的比较简单的解决方案就是要给KEY设置过期时间

其他的解决方案

延时双删策略
伪代码如下

public void write(String key,Object data){redis.delKey(key);db.updateData(data);Thread.sleep(1000);redis.delKey(key);
}

转化为中文描述就是

先淘汰缓存
再写数据库
休眠1秒
再次淘汰缓存.

为什么这种方式可以解决脏缓存（缓存数据与数据库不一致）的问题呢？要造成脏缓存，就需要在缓存被删除后，数据库被更新前有请求读取到了旧数据并更新了缓存，那么这边睡眠一秒后再次删除缓存就可以把这个短暂的时间间隔内产生的脏缓存再次删除掉。

阿里canal解决方案
该方案的基本原理为：启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。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，进行删除缓存操作。

具体使用见阿里canal GitHub：https://github.com/alibaba/canal

LinkedIn的DataBus
其原理和阿里的Canal一致

参考

https://learnku.com/articles/22363
https://juejin.im/post/6844904029479256077

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