标签：缓存 过期 数据库 redis 缓存数据 一致性 数据

缓存和数据库一致性

• 双写模式：写数据库后，写缓存

  • 问题：并发时，2写进入，写完DB后都写缓存。有暂时的脏数据
    

• 失效模式：写完数据库后，删缓存
  

• 问题：还没存入数据库呢，线程2又读到旧的DB了

  • 解决：缓存设置过期时间，定期更新
  • 解决：写数据写时，加分布式的读写锁。

缓存数据一致性-解决方案：

• 如果是用户纬度数据（订单数据、用户数据），这种并发几率非常小，不用考虑这个问题，缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可
• 如果是菜单，商品介绍等基础数据，也可以去使用canal订阅binlog的方式
• 缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求。
• 通过加锁保证并发读写，写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁。（业务不关心脏数据，允许临时脏数据可忽略）；

总结：

• 我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间，保证每天拿到当前最新数据即可。
• 我们不应该过度设计，增加系统的复杂性
• 遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。
  

标签：缓存,过期,数据库,redis,缓存数据,一致性,数据
来源： https://blog.csdn.net/m0_49708378/article/details/121044108

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