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　　現(xiàn)在將高速緩存應(yīng)用于業(yè)務(wù)當中已經(jīng)十分常見了，甚至可能跟數(shù)據(jù)庫的頻率不相上下。你的用戶量如果上去了，直接將一個裸的 MySQL 去扛住所有壓力明顯是不合理的。這里的高速緩存，目前業(yè)界主流的就是 Redis 了，如何保證緩存與數(shù)據(jù)庫的雙寫一致性?

　　你只要用緩存，就可能會涉及到緩存與數(shù)據(jù)庫雙存儲雙寫，你只要是雙寫，就一定會有數(shù)據(jù)一致性的問題，那么你如何解決一致性問題?

　　上億高并發(fā)，如何保證緩存與數(shù)據(jù)庫的雙寫一致性?

　　1、最初級的緩存不一致問題以及解決方案

　　問題：先修改數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存，如果刪除緩存失敗了，那么會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫中是新數(shù)據(jù)，緩存中是舊數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致。

　　解決思路：

　　先刪除緩存，再修改數(shù)據(jù)庫，如果刪除緩存成功了修改數(shù)據(jù)庫失敗了，那么數(shù)據(jù)庫中是舊數(shù)據(jù)，緩存中是空的，那么數(shù)據(jù)不會不一致，因為讀的時候緩存沒有，則讀數(shù)據(jù)庫中舊數(shù)據(jù)，然后更新到緩存中。

　　2、并發(fā)下數(shù)據(jù)緩存不一致問題分析

　　問題：

　　第一個請求數(shù)據(jù)發(fā)生變更，先刪除了緩存，然后要去修改數(shù)據(jù)庫，此時還沒來得及去修改;

　　第二個請求過來去讀緩存，發(fā)現(xiàn)緩存空了，去查詢數(shù)據(jù)庫，查到了修改前的舊數(shù)據(jù)，放到了緩存中;

　　第三個請求讀取緩存中的數(shù)據(jù) (此時第一個請求已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)庫修改的操作)。

　　完了，數(shù)據(jù)庫和緩存中的數(shù)據(jù)不一樣了。。。。

　　問題分析：

　　只有在對同一條數(shù)據(jù)并發(fā)讀寫的時候，才可能會出現(xiàn)這種問題。其實如果說你的并發(fā)量很低的話，特別是讀并發(fā)很低，每天訪問量就1萬次，那么很少的情況下，會出現(xiàn)剛才描述的那種不一致的場景;但如果每天的是上億的流量，每秒并發(fā)讀是幾萬，每秒只要有數(shù)據(jù)更新的請求，就可能會出現(xiàn)上述的數(shù)據(jù)庫+緩存不一致的情況。

　　解決思路：

　　數(shù)據(jù)庫的緩存更新與讀取操作進行串行化，一個隊列對應(yīng)一個工作線程，每個工作線程串行拿到對應(yīng)的操作，然后一條一條的執(zhí)行。

　　1. 首先我們的項目里維護一組線程池和內(nèi)存隊列。

　　2. 更新數(shù)據(jù)的時候，根據(jù)數(shù)據(jù)的唯一標識將請求路由到一個jvm隊列中，去更新數(shù)據(jù)庫,然后請求結(jié)束。

　　3. 讀取數(shù)據(jù)的時候，先查緩存，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不在緩存中，那么將根據(jù)唯一標識路由之后，也發(fā)送同一個jvm內(nèi)部的隊列中，重新讀取數(shù)據(jù)庫后更新緩存,最后請求結(jié)束。

　　這里有一個需要優(yōu)化的點，比如一個隊列中，連續(xù)存在多個更新緩存請求串在一起是沒意義的，這樣重復(fù)的查詢數(shù)據(jù)庫并更新緩存的操作應(yīng)該優(yōu)化：如果發(fā)現(xiàn)隊列中已經(jīng)有一個更新緩存的請求了，那么就不用再放個更新請求操作進去了，直接讓后面的讀請求阻塞個200ms左右(這里只是舉個例子，實際值可以根據(jù)服務(wù)的響應(yīng)時間和機器的處理能力來計算)，然后再次查詢緩存，如果緩存沒有值就查數(shù)據(jù)庫，拿到結(jié)果后不用更新緩存，直接返回給頁面即可。

　　高并發(fā)解決方案：

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