怎么保证缓存与数据库的最终一致性?
目录
零.读数据的标准操作
一.Cache aside Patten--旁路模式
二.Read/Write Through Pattern--读写穿透
三.Write Back Pattern--写回
四.运用canal监听mysql的binlog实现缓存同步
零.读数据的标准操作
这里想说的是不管哪种模式读操作都是一样的,这是一种统一的规范:

但写操作和同步策略却有不同。
一.Cache aside Patten--旁路模式

这个是最常见的模式。运用于读多写少的情况。
1.为什么采用更新而不是删除
更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多
删除缓存:更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存
2.我们应当是先操作数据库,再删除缓存,而不应该反过来原因在于,如果你选择第一种方案,在两个线程并发来访问时,假设线程1先来,他先把缓存删了,此时线程2过来,他查询缓存数据并不存在,此时他写入缓存,当他写入缓存后,线程1再执行更新动作时,实际上写入的就是旧的数据,新的数据被旧数据覆盖了。
二.Read/Write Through Pattern--读写穿透

Write-Through的潜在使用场景是银行系统。
Write-Through适用情况有:
需要频繁读取相同数据
不能忍受数据丢失(相对Write-Behind而言)和数据不一致
在使用Write-Through时要特别注意的是缓存的有效性管理,否则会导致大量的缓存占用内存资源。甚至有效的缓存数据被无效的缓存数据给清除掉。
三.Write Back Pattern--写回
在更新数据的时候,先更新缓存,再异步批量更新数据库。
适合读多写多的操作,如果采用Cache Aside Pattern,由于更新的频繁,也频繁删除缓存。读操作如果很少命中缓存,缓存也失去了意义。
Write Behind Pattern优点是效率很高,数据库压力很小,将数据库的读和写操作多落在缓存上。
缺点是异步增大了数据库和缓存无法强一致的概率。比如说当过期的时候去读取,可能使得同一时间点赞或者取消点赞的数据更改并没有同步到缓存。一般结合前端缓存进行优化用户体验。适用于对数据一致性要求不那么高的场景,比如高并发下的点赞和收藏,还有浏览量等场景。
四.运用canal监听mysql的binlog实现缓存同步

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