标签：缓存 浅谈 删除 数据库 更新 thread 线程 双写
1. 事务完善双写一致性
17boot-cache引入了@CacheMeta来标注缓存，但是spring的已经有现成的缓存，为什么要新写一个注解去做这个事呢，在cf中提出了一个场景，@CacheMeta就是为了解决这个问题：
1 thread-1 根据id删除表中数据
2 thread-1 根据id清除缓存
3 thread-2 根据id从缓存中查找数据
4 thread-2 缓存中找不到，查询数据库，拿到的是老数据，并加载到缓存
5 thread-1 事务提交
在这个情况下，thread-1拿到就是thread-2放入的旧数据
那如何解决这个问题，他们给出了以下方法
1 thread-1 根据id删除表中数据
2 thread-1 标记该id需要删除 // 只是标记，还未真正发起对缓存的操作
3 thread-2 从缓存中查找数据，找到缓存，返回
4 thread-1 事务提交
5 thread-1 调用spring事务成功回调方法，正式清除该id对应的缓存
CacheMeta的解决方法是事务未结束时对缓存数据进行标记删除，只有当事务返回成功之后才会正式清除对应的缓存。其中标记删除可以进行批量操作，减少交互。
其实这个问题是经典的并发下的问题：如何保障数据库缓存双写一致性
2.数据库缓存双写一致性解决方案
2.1 删除缓存还是更新缓存?
- 线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库
- 线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库
- 由于网络等原因，线程B先更新了缓存
- 线程A更新缓存。
这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据不一致了，脏数据出现啦。如果是删除缓存取代更新缓存则不会出现这个脏数据问题。
更新缓存相对于删除缓存，还有两点劣势：
- 如果你写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话。更新缓存频率高的话，就浪费性能啦。
- 在写数据库场景多，读数据场景少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这也浪费了性能呢(实际上，写多的场景，用缓存也不是很划算了)
2.2 先删除缓存还是先更新数据库?
我们在操作缓存的时候，到底应该先删除缓存还是先更新数据库呢?我们先来看个例子：
- 缓存已经失效
- 线程A查询数据库，得一个旧值
- 线程B将新值写入数据库
- 然后线程B删除缓存
- 线程A将查到的旧值写入缓存
一般来说读比写快很多，第二步和第五步之间插入写动作概率不大。
2.3 先删除缓存，再更新数据库
- 线程A先发起一个写操作，先删除了缓存
- 线程B再发起一个读操作，发现缓存不存在
- 线程B查询旧值后放入缓存
- 线程A更新了数据库
缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据。因此，Cache-Aside缓存模式，选择了先操作数据库而不是先操作缓存。
解决方法：
- 先删除缓存，再更新数据库，休眠一会再删缓存（双删，第二次删可异步）
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。 为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。
2.3.1 删除缓存重试机制
不管是延时双删还是Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存，如果第二步的删除缓存失败呢，删除失败会导致脏数据哦~
删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制
- 写请求更新数据库
- 缓存因为某些原因，删除失败
- 把删除失败的key放到消息队列
- 消费消息队列的消息，获取要删除的key
- 重试删除缓存操作
2.4 17boot-cache解决了什么
对于2.3的情况，第一步A的事务没有结束，所以@CacheMeta并没有删除缓存，所以第二步B去读还是能读到缓存，避免了将缓存更新成旧缓存的问题。
但是还是无法避免2.2的情况，其实先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议），可能反而得不偿失。
在RedisCacheManager中设置transactionAware也能实现
加入template.setEnableTransactionSupport(true);即可打开redis事务
标签：缓存,浅谈,删除,数据库,更新,thread,线程,双写 来源： https://blog.csdn.net/sinat_29774479/article/details/120703317
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