對于緩存 + 數據庫讀寫，有個經典的Cache Aside Pattern：
讀取：先讀取緩存，緩存里沒有，讀取數據庫，然后返回響應，順便保存緩存：

更新：先更新數據庫，然后刪除緩存

為什么是刪除緩存而不是更新緩存？

• 并發情況下更新緩存可能會帶來更多問題，直接刪除緩存更加穩妥
• 緩存更新消耗更多資源，直接刪除，用時再從數據庫讀取，寫進緩存，更省性能

先更新數據庫，然后刪除緩存

一致性問題

假設更新數據庫成功，接下來還沒來得及刪除緩存，或者刪除緩存失敗，此時其他線程進來讀的就是臟數據。

既然刪除緩存失敗會導致臟數據，那么就得想辦法能讓它刪除成功。一般來說有兩種方法：消息隊列重試機制和監聽binlog異步刪除
消息隊列重試機制
如果刪除緩存失敗，向消息隊列發送消息，把刪除失敗的key放進去，消費消息隊列，獲取要刪除的key，然后重試刪除。

這樣做的話引入了消息隊列，對現有的業務造成了入侵，復雜度升高

監聽binlog異步刪除
用一個服務去監聽數據庫的binlog，獲取需要操作的數據。然后用另外一個服務獲取訂閱程序傳來的信息，進行緩存刪除操作。這樣對于業務的入侵就小了。

先刪除緩存，再更新數據庫

在并發情況下，先刪除緩存，再更新數據庫，此時數據庫還未更新成功，這時有其他線程進來，讀取緩存，緩存不存在，讀取數據庫，讀取的是就是舊值，此時緩存不一致就發生了。
解決方案便是延時雙刪：
就是在刪除緩存，更新數據庫之后，休眠一段時間后，再次刪除緩存。延時刪除之后，就把緩存里面緩存的舊值刪除了。
再有請求進來，就是讀取數據庫里的新值，再把新值保存進緩存。如果第二次刪除也失敗，那么就再次重試。

圖1 緩存不一致

圖2 延時雙刪

總結

以上是生活随笔為你收集整理的缓存一致性解决方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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