Cache Aside Pattern（读写缓存模式）

骑猪看日落 2021-06-22 15:36 379阅读 0赞

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### 前言 ###

缓存是互联网高并发系统里常用的组件。由于多增加了一层，如果没有正确的使用效果可能适得其反，诸如“缓存是删除还是更新？”，“先操作数据库还是先操作缓存？”都是些老生常谈的话题，今天要介绍的是一个由 Facebook 提出的广受认可的缓存方案。

### 缓存是删除还是更新 ###

1.  缓存更新策略，如果缓存里面存的 value 是经过序列化的对象，需要经过反序列化设置新值等步骤更新成本高，此时删除缓存成本低 ，只需直接淘汰缓存，等待下次数据汇源在设置新的缓存。
2.  缓存更新策略，高并发场景有脏数据问题。

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现：
    
    线程A更新了数据库；
    
    线程B更新了数据库；
    
    线程B更新了缓存；
    
    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，

总结：更新缓存会带来种种问题，直接删除缓存比较简单粗暴，稳妥。

### 先更新数据库还是先操作缓存 ###

1.  先操作（删除）缓存的情况，还是回到上面的高并发场景：

1. 请求A进行写操作，删除缓存；
    
    2. 请求B查询发现缓存不存在；
    
    3. 请求B去数据库查询得到旧值；
    
    4. 请求B将旧值写入缓存；
    
    5. 请求A将新值写入数据库；

此时如果缓存没有设置超时时间，则缓存里面的数据会一直都是旧的数据。

1.  先更新数据库的情况，这就是 Cache Aside Pattern 里的原则之一，下面分析下 case :

1. 缓存刚好失效，请求A查询数据库，得一个旧值；
    
    2. 请求B将新值写入数据库；
    
    3. 请求B删除缓存；
    
    4. 请求A将查到的旧值写入缓存；

这时缓存里面确实是脏数据了，然而这种情况很小概率发生。因为只有在第 2 步写数据库的请求比第 1 步查询数据的请求还快还会发生这种情况，由于数据库的特性，这种情况很少会存在，所以这种方案相对来说是比较可靠的。

### Cache Aside Pattern ###

除了上面举的例子，Cache Aside Pattern 还有几个原则。

失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中；
    
    命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回；
    
    更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效；

前面两点几乎都是共识了也没必要展开讲了，重点就是第 3 点。

参考资料：[https://mp.weixin.qq.com/s/-fk-cEIo3iDCUSwT\_l8d2w][https_mp.weixin.qq.com_s_-fk-cEIo3iDCUSwT_l8d2w]

分割线：-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

在讨论这三种情况之前，先说明一下我使用缓存的策略，也是大多数人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。简而言之，就是

1. 首先尝试从缓存读取，读到数据则直接返回；如果读不到，就读数据库，并将数据会写到缓存，并返回。

2. 需要更新数据时，先更新数据库，然后把缓存里对应的数据失效掉（删掉）。

读的逻辑大家都很容易理解，谈谈更新。如果不采取我提到的这种更新方法，你还能想到什么更新方法呢？大概会是：先删除缓存，然后再更新数据库。这么做引发的问题是，如果A,B两个线程同时要更新数据，并且A,B已经都做完了删除缓存这一步，接下来，A先更新了数据库，C线程读取数据，由于缓存没有，则查数据库，并把A更新的数据，写入了缓存，最后B更新数据库。那么缓存和数据库的值就不一致了。另外有人会问，如果采用你提到的方法，为什么最后是把缓存的数据删掉，而不是把更新的数据写到缓存里。这么做引发的问题是，如果A,B两个线程同时做数据更新，A先更新了数据库，B后更新数据库，则此时数据库里存的是B的数据。而更新缓存的时候，是B先更新了缓存，而A后更新了缓存，则缓存里是A的数据。这样缓存和数据库的数据也不一致。按照我提到的这种更新缓存的策略，理论上也是有不一致的风险的，之前在其他的博客文章有看到过，只不过概率很小，我们暂时可以不考虑，后面我们有其他手段来补救。讨论完使用缓存的策略，我们再来看这三种不一致的情况。

1. 对于第一种，在读数据的时候，会自动把数据库的数据写到缓存，因此不一致自动消除.

2. 对于第二种，数据最终变成了不相等，但他们之前在某一个时间点一定是相等的（不管你使用懒加载还是预加载的方式，在缓存加载的那一刻，它一定和数据库一致）。这种不一致，一定是由于你更新数据所引发的。前面我们讲了更新数据的策略，先更新数据库，然后删除缓存。因此，不一致的原因，一定是数据库更新了，但是删除缓存失败了。

3. 对于第三种，情况和第二种类似，你把数据库的数据删了，但是删除缓存的时候失败了。

因此，最终的结论是，需要解决的不一致，产生的原因是更新数据库成功，但是删除缓存失败。

解决方案大概有以下几种：

1. 对删除缓存进行重试，数据的一致性要求越高，我越是重试得快。

2. 定期全量更新，简单地说，就是我定期把缓存全部清掉，然后再全量加载。

3. 给所有的缓存一个失效期。

第三种方案可以说是一个大杀器，任何不一致，都可以靠失效期解决，失效期越短，数据一致性越高。但是失效期越短，查数据库就会越频繁。因此失效期应该根据业务来定。

并发不高的情况：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis，有的话直接从redis中取；

写: 写mysql->成功，再写redis；

并发高的情况：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis，有的话直接从redis中取；

写：异步话，先写入redis的缓存，就直接返回；定期或特定动作将数据保存到mysql，可以做到多次更新，一次保存；

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