旁路缓存模式下写操作应先更新数据库再删除缓存，以避免并发读取时旧数据被重新加载至缓存导致长期不一致；该策略虽可能短暂读到旧数据，但能确保最终一致性，且结合TTL或重试机制可进一步降低风险。其他常见策略包括读写穿透、写回和消息队列异步通知，各自在一致性、性能与复杂度间权衡，适用于不同场景。
保证缓存和数据库数据的一致性，说实话，这是一个系统设计里永恒的挑战，没有一劳永逸的“完美”方案。它更多的是一种权衡艺术，在性能、一致性等级和系统复杂度之间找到一个平衡点。核心思路无非是：要么让缓存和数据库的写操作同步进行，要么在数据更新后主动通知缓存失效，或者干脆给缓存设置个过期时间，让它自己去“刷新”数据。
解决方案
要解决缓存和数据库数据的一致性问题，我们通常会采用几种主流的策略，每种都有其适用场景和需要注意的坑。
1. 旁路缓存（Cache Aside）模式这是最常见也最灵活的一种模式。应用层直接管理缓存和数据库的交互。
读操作流程：应用先从缓存中读取数据。如果缓存命中（有数据），直接返回。如果缓存未命中，应用就去数据库查询数据。从数据库读取到数据后，将数据放入缓存，同时设置一个合理的过期时间（TTL）。最后将数据返回给应用。写操作流程：应用先更新数据库中的数据。数据库更新成功后，立即删除（或失效）缓存中的对应数据。这里有个关键点，写数据库和删除缓存的顺序非常重要，通常是“先写数据库，再删缓存”。优点： 灵活性高，应用可以根据业务场景精细控制缓存行为。缺点： 首次读取时会有缓存未命中，导致性能下降；写操作时存在一定的并发竞争问题，可能导致短暂的不一致。
2. 读写穿透（Read Through / Write Through）模式这种模式下，缓存作为数据访问的代理层，应用只与缓存交互，缓存层负责与数据库的同步。
读穿透（Read Through）：当应用从缓存读取数据时，如果缓存中没有，缓存会自动去数据库加载数据，然后返回给应用，并把数据存入自身。优点是应用代码简单，无需关心缓存未命中的逻辑。写穿透（Write Through）：当应用向缓存写入数据时，缓存会同步将数据写入数据库，确保缓存和数据库的数据实时一致。优点是数据强一致性，操作简单。缺点是写操作的性能会受数据库写入速度的限制，因为是同步的。
3. 写回（Write Behind）模式这是一种异步的写入策略，通常用于对写入性能要求极高，且能容忍一定数据丢失或短暂不一致的场景。
当应用向缓存写入数据时，缓存立即响应写入成功，但数据只是先写入到缓存中。缓存会在后台异步地将数据批量写入到数据库。优点： 写入速度极快，降低数据库压力。缺点： 存在数据丢失的风险（如果缓存服务在数据未写入数据库前宕机），一致性是最终一致性，而非强一致性。
4. 消息队列异步通知对于复杂的分布式系统，可以引入消息队列来解耦和保证最终一致性。
数据库更新成功后，触发一个事件，将更新消息发送到消息队列。缓存服务订阅该消息队列，接收到更新消息后，主动失效或更新缓存中的对应数据。优点： 解耦，高并发，可靠性（消息队列的重试机制）。缺点： 增加了系统复杂度，一致性是最终一致性。
5. 设置合理的缓存过期时间（TTL）这是最简单也最兜底的策略。无论采用哪种模式，给缓存设置一个合适的过期时间都是必要的。即使发生了短暂的不一致，数据也会在过期后重新从数据库加载，最终达到一致。
为什么缓存和数据库之间难以保持强一致性？
我觉得吧，这事儿难，主要有几个原因。首先，缓存和数据库它俩本身就是两个独立的系统，跑在不同的进程甚至不同的机器上。你想要它们时刻保持“完全同步”，就像让两个独立思考的人，每时每刻都想法一致，这太难了。它们之间有网络延迟，有各自的读写模型，还有并发操作带来的各种竞争条件。
其次，性能和一致性本身就是一对矛盾体。我们引入缓存，就是为了提速，为了扛高并发。如果为了追求绝对的强一致性，每次写操作都得同步更新数据库和缓存，甚至加锁，那缓存的性能优势就大打折扣了，甚至可能比直接读数据库还慢。比如分布式事务，它能提供强一致性，但代价就是性能和复杂度的急剧增加。
再来，就是各种故障的可能性。网络抖动、数据库宕机、缓存服务崩溃，任何一个环节出问题，都可能导致数据的不一致。你得设计复杂的重试、补偿机制来处理这些异常情况，这本身就增加了系统的复杂性。所以，很多时候我们追求的是“最终一致性”或者“业务上可接受的一致性”，而不是那种理论上的“强一致性”。
旁路缓存（Cache Aside）模式下，写操作的正确顺序是什么，为什么？
在旁路缓存模式下，写操作的正确顺序是：先更新数据库，然后删除缓存。
为什么是这个顺序呢？这背后其实是为了规避一个经典的问题，也就是“读到旧数据”和“写失败导致的不一致”。
设想一下，如果你选择“先删除缓存，再更新数据库”：
用户A删除了缓存。在数据库还没来得及更新的这个极短时间里，用户B来读取数据。用户B发现缓存里没有数据（因为被A删了），于是去数据库读取。此时数据库里还是旧数据，用户B读到了旧数据，并把这个旧数据又放回了缓存。用户A的数据库更新操作终于完成了。结果就是，数据库是新数据了，但缓存里却被用户B放回了旧数据，导致了不一致。而且这个不一致会持续到缓存过期或者下次被正确更新。
而如果我们采取“先写数据库，再删缓存”的策略：
阿里云-虚拟数字人
阿里云-虚拟数字人是什么？ …
2 查看详情 用户A更新数据库。在数据库更新完成，但缓存还没来得及删除的这个极短时间里，用户B来读取数据。用户B从缓存中读到了旧数据（是的，这时候缓存还是旧的）。用户A的缓存删除操作完成了。下次用户B再来读，缓存里没数据了，就会去数据库读到最新数据，并更新缓存。
你看，虽然“先写数据库，再删缓存”的策略，在某个瞬间也可能让用户读到旧数据（就是第3步的情况），但这种不一致是短暂的、自愈的。一旦缓存被删除，下次读取就会从数据库加载最新数据。而且，更重要的是，这种方式避免了“数据库是新数据，缓存是旧数据”这种长期且难以发现的脏数据问题。
万一删除缓存失败了呢？数据库是新数据，缓存是旧数据。这时，我们可以依赖缓存的过期时间（TTL）来最终解决，或者通过重试机制、消息队列来确保缓存删除的成功。
除了Cache Aside，还有哪些常见的缓存同步策略？它们各自的优缺点是什么？
除了Cache Aside，我们确实还有一些其他的选择，它们各有各的脾气和适用场景。
1. 读穿透（Read Through）
工作方式： 应用程序只管从缓存里拿数据，如果缓存没有，缓存层自己会去数据库里把数据加载进来，然后返回给应用，并存到自己这里。优点： 应用程序代码非常简洁，不需要处理缓存未命中后去数据库查询的逻辑，这些都封装在缓存层了。对于一些只读或读多写少的场景，它能提供很透明的缓存体验。缺点： 缓存层需要知道如何与数据库交互，增加了缓存本身的复杂度。首次读取或缓存失效后，性能会有一定影响，因为缓存需要同步去数据库加载数据。
2. 写穿透（Write Through）
工作方式： 应用程序写入数据时，直接写给缓存。缓存层收到数据后，会同步地将数据写入数据库，确保数据库和缓存的数据始终保持一致。优点： 提供了非常高的一致性保证，因为数据在写入缓存的同时就同步写入了数据库。应用程序也相对简单，不需要关心数据库的写入。缺点： 写入性能会受到数据库写入速度的限制，因为是同步操作，如果数据库写入慢，整个写入流程就会变慢。这在写密集型应用中可能会成为瓶颈。
3. 写回（Write Behind）
工作方式： 应用程序写入数据时，数据先写入缓存，缓存立即返回成功。但缓存并不会立即将数据写入数据库，而是异步地在后台批量写入或者在某个时机再写入数据库。优点： 写入性能非常快，因为是非阻塞的。可以显著降低数据库的写入压力，尤其适合写操作非常频繁的场景。缺点： 一致性是最终一致性，而不是强一致性。如果在数据还没写入数据库之前缓存服务就挂了，那么这部分数据可能就丢失了，存在数据丢失的风险。实现起来也相对复杂，需要考虑数据持久化、异步队列、错误处理和恢复机制。
4. 基于消息队列的异步通知/更新
工作方式： 当数据库中的数据发生变化时（比如通过数据库触发器、CDC工具或业务代码显式发送），将这个变化事件发送到一个消息队列。缓存服务订阅这个消息队列，一旦收到消息，就去更新或失效对应的缓存数据。优点： 极大地解耦了缓存和数据库的依赖，提高了系统的可伸缩性。写入数据库和更新缓存是异步进行的，性能影响小。消息队列的重试机制也能提高数据同步的可靠性。缺点： 增加了系统的整体复杂度，引入了消息队列这个中间件。一致性也是最终一致性，消息的延迟可能导致短暂的不一致。同时，需要处理消息的幂等性问题，以防重复消费导致错误。
每种策略都有它的用武之地，没有绝对的好坏，关键在于根据具体的业务场景、对一致性、性能和复杂度的要求来做选择。有时候，你甚至会发现一个系统里会混合使用多种策略来应对不同的数据类型和访问模式。
以上就是怎么保证缓存和数据库数据的一致性？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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