來源：撿田螺的小男孩

前言

在分布式系統中，緩存和數據庫同時存在時，如果有寫操作，先操作數據庫還是先操作緩存呢？本文將分5種方案展開闡述對比，謝謝閱讀~

緩存維護方案一

如果是一讀（線程B）一寫（線程A）操作，「先操作緩存，再操作數據庫」。流程圖如下所示：

1.線程A發起一個寫操作，第一步del cache

2.線程A第二步寫入新數據到DB

3.線程B發起一個讀操作，cache miss緩存失效了。

4.線程B從DB獲取最新數據

5.線程B執行set cache，把從DB讀到的數據，更新到緩存。

「這樣看，沒啥問題」。我們再看第二個流程圖，如下：

1.線程A發起一個寫操作，第一步del cache

2.此時線程B發起一個讀操作，cache miss

3.線程B繼續讀DB，讀出來一個老數據

4.然后老數據設置入cache

5.線程A寫入DB最新的數據

OK，醬紫，就有問題了吧，老數據入到緩存了，「每次讀都是老數據啦，緩存與數據與數據庫數據不一致了」。

緩存維護方案二

上個方案是一讀一寫，如果是雙寫操作，「先操作緩存，在操作數據庫」，會怎么樣呢？

1.線程A發起一個寫操作，第一步set cache

2.線程A第二步寫入新數據到DB

3.線程B發起一個寫操作，set cache

4.線程B第二步寫入新數據到DB

「這樣看，也沒啥問題。」，但是有時候可能事與愿違，我們再看第二個流程圖，如下:

1.線程A發起一個寫操作，第一步set cache

2.線程B發起一個寫操作，第一步set cache

3.線程B寫入數據庫到DB

4.線程A寫入數據庫到DB

執行完后，緩存保存的是B操作后的數據，數據庫是A操作后的數據，「緩存和數據庫數據不一致了」。

緩存維護方案三

一寫（線程A）一讀（線程B）操作，「先操作數據庫，再操作緩存」。

1.線程A發起一個寫操作，第一步write DB

2.線程A第二步del cache

3.線程B發起一個讀操作，cache miss

4.線程B從DB獲取最新數據

5.線程B同時set cache

有些朋友可能認為，在第2步刪除緩存之前，線程B讀過來呢？這時候，讀到的是緩存老數據，這個可以認為是正常業務邏輯呀，下次再讀取就是正確數據了。

這種方案「沒有明顯的并發問題」，但是呢，「步驟二刪除緩存失敗」，還是個問題。不過概率比較小，「優于方案一和方案二」，平時工作中也是使用方案三。

綜上對比，我們一般采用方案三，但是有沒有完美全解決方案三的弊端的方法呢？

緩存維護方案四

這個是方案三的改進方案，都是先操作數據庫再操作緩存，我們來看一下流程圖：

通過數據庫的「binlog」來「異步淘汰key」，以mysql為例 可以「使用阿里的canal將binlog日志采集發送到MQ隊列」里面，然后「通過ACK機制 確認處理」這條更新消息，刪除緩存，保證數據緩存一致性。

但是呢還有個問題，「如果是主從數據庫呢」？

緩存維護方案五

主從DB問題：因為主從DB同步存在延時時間。如果刪除緩存之后，數據同步到備庫之前已經有請求過來時，「會從備庫中讀到臟數據」，如何解決呢？解決方案如下流程圖：

緩存維護總結

綜上所述，在分布式系統中，緩存和數據庫同時存在時，如果有寫操作的時候，「先操作數據庫，再操作緩存」。如下：

1.讀取緩存中是否有相關數據

2.如果緩存中有相關數據value，則返回

3.如果緩存中沒有相關數據，則從數據庫讀取相關數據放入緩存中key->value，再返回

4.如果有更新寫數據，則先操作數據庫，再操作緩存

5.為了保證第四步更新緩存成功，使用binlog異步通知操作

6.如果是主從數據庫，binglog取自于從庫

7.如果是一主多從，每個從庫都要采集binlog，然后消費端收到最后一臺binlog數據才刪除緩存

原文標題：并發環境下，先操作數據庫還是先操作緩存？

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責任編輯：haq