1.緩存和數據庫的數據不一致是如何發(fā)生的？

??首先，我們得清楚“數據的一致性”具體是啥意思。其實，這里的“一致性”包含了兩種情況：

• 緩存中有數據，那么，緩存的數據值需要和數據庫中的值相同；
• 緩存中本身沒有數據，那么，數據庫中的值必須是最新值。

??對于讀寫緩存來說，如果要對數據進行增刪改，就需要在緩存中進行，同時還要根據采取的寫回策略，決定是否同步寫回到數據庫中。
同步直寫策略：寫緩存時，也同步寫數據庫，緩存和數據庫中的數據一致；

• 異步寫回策略：寫緩存時不同步寫數據庫，等到數據從緩存中淘汰時，再寫回數據庫。使用這種策略時，
• 如果數據還沒有寫回數據庫，緩存就發(fā)生了故障，那么，此時，數據庫就沒有最新的數據了。

2. 如何解決數據不一致問題？

??重試機制具體來說，可以把要刪除的緩存值或者是要更新的數據庫值暫存到消息隊列中（例如使用Kafka 消息隊列）。當應用沒有能夠成功地刪除緩存值或者是更新數據庫值時，可以從消息隊列中重新讀取這些值，然后再次進行刪除或更新。

??當有大量并發(fā)請求時，應用還是有可能讀到不一致，按照不同的刪除和更新順序，分成兩種情況來看。在這兩種情況下，我們的解決方法也有所不同。
情況一：先刪除緩存，再更新數據庫。
??假設線程 A 刪除緩存值后，還沒有來得及更新數據庫（比如說有網絡延遲），線程 B 就開始讀取數據了，那么這個時候，線程 B 會發(fā)現緩存缺失，就只能去數據庫讀取。這會帶來兩個問題：

• 線程 B 讀取到了舊值；
• 線程 B 是在緩存缺失的情況下讀取的數據庫，所以，它還會把舊值寫入緩存，這可能會導致其他線程從緩存中讀到舊值。
  
  在線程 A 更新完數據庫值以后，我們可以讓它先 sleep 一小段時間，再進行一次緩存刪除操作。
  情況二：先更新數據庫值，再刪除緩存值。
  ??如果線程 A 刪除了數據庫中的值，但還沒來得及刪除緩存值，線程 B 就開始讀取數據了，那么此時，線程 B 查詢緩存時，發(fā)現緩存命中，就會直接從緩存中讀取舊值。不過，在這種情況下，如果其他線程并發(fā)讀緩存的請求不多，那么，就不會有很多請求讀取到舊值。而且，線程 A 一般也會很快刪除緩存值，這樣一來，其他線程再次讀取時，就會發(fā)生緩存缺失，進而從數據庫中讀取最新值。所以，這種情況對業(yè)務的影響較小。
  
  ??對于讀寫緩存來說，如果我們采用同步寫回策略，那么可以保證緩存和數據庫中的數據一致。只讀緩存的情況比較復雜，我總結了一張表，以便于你更加清晰地了解數據不一致的問題原因、現象和應對方案。
  

3. 如何解決緩存雪崩、擊穿、穿透

總結

以上是生活随笔為你收集整理的09丨缓存异常：如何解决缓存和数据库的数据不一致问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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