当我们使用缓存时，必定会遇到缓存一致性问题，也就是在读写请求过程中数据库和缓存中的数据不一致。
下面将分析为什么会造成不一致, 所有的代码参考末尾。
先更新数据库，后更新缓存
读操作：
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| public String get(Long id) {
// 从缓存中加载
String userName = userCache.queryUserNameById(id);
if (userName == null) {
// 从数据库中加载
userName = userDB.queryUserNameById(id);
// 设置到缓存中
TestUtil.sleep(200); // 表示 gc，请求延迟
userCache.setUserNameById(id, userName);
}
return userName;
}
|
写操作：
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| public void set(Long id, String username) {
// 更新数据库
TestUtil.sleep(100); // 表示 gc, 请求延迟
userDB.setUserNameById(id, username);
// 更新缓存
userCache.setUserNameById(id, null);
}
|
实际执行过程:
- 读操作（从缓存中读取数据，发现为空，所以查询数据库，得到 0）
- 写操作（更新数据库值为 1，删除缓存值）
- 读操作（更新缓存值为 0）
- 不一致（数据库值为 1，缓存值为 0）
从上面可以分析，更新数据库和更新缓存的顺序，无论谁先谁后都会造成数据不一致。
同时更新数据
写操作（A）：
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| // username = 1
public void set1(Long id, String username) {
// 更新缓存
TestUtil.sleep(100);
userCache.setUserNameById(id, username);
// 更新数据库
userDB.setUserNameById(id, username);
}
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写操作（B）：
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| // username = 2
public void set2(Long id, String username) {
// 更新缓存
userCache.setUserNameById(id, username);
// 更新数据库
TestUtil.sleep(200);
userDB.setUserNameById(id, username);
}
|
实际执行过程：
- B（更新缓存值为 2）
- A（更新缓存值为 1，更新数据库值为 1）
- B（更新数据库值为 2）
- 不一致（数据库值为 2，缓存值为 1）
从上面可以分析，更新数据库和更新缓存的顺序，无论谁先谁后都会造成数据不一致。
解决方法
- 使用分布式锁来确保更新数据库和更新缓存是原子性。
代码
demo-cache-consistency-question