并发场景下缓存与数据库更新策略分析

在处理缓存与数据库一致性时，并发环境下的操作顺序至关重要。以下是详细分析：

两种主要策略对比

1. 先删除缓存，再更新数据库 (Cache-Aside)

优点： - 实现简单直观 - 确保后续读取能获取最新数据（因为缓存已删除）

缺点： - 在并发读写时可能导致脏数据： - 线程A删除缓存 - 线程B读取缓存未命中，从数据库读取旧值 - 线程B将旧值写入缓存 - 线程A更新数据库 - 结果：缓存中是旧数据，数据库是新数据

2. 先更新数据库，再删除缓存 (Write-Through)

优点： - 并发风险较低 - 即使删除缓存失败，下次读取也能获取正确数据

缺点： - 在极短时间内可能有脏读（但概率很低）

推荐方案

最佳实践是采用"先更新数据库，再删除缓存"，原因如下：

1. 出现不一致的概率极低，需要满足：

   • 缓存刚好过期
   • 并发读操作发生在数据库更新后、缓存删除前

2. 即使出现不一致，持续时间也很短（直到下次缓存更新）

增强方案

对于严格要求一致性的场景，可考虑：

1. 双删策略：

   • 先删除缓存
   • 更新数据库
   • 延迟再次删除缓存（处理可能的脏读）

2. 消息队列保证最终一致性：

   • 将缓存删除操作放入消息队列
   • 消费失败时重试

3. 分布式锁：

   • 在更新操作期间加锁，防止并发读写

伪代码示例

// 推荐方案：先更新DB，再删除缓存
public void updateData(Data newData) {
    // 1. 更新数据库
    database.update(newData);

    // 2. 删除缓存
    cache.delete(newData.getId());

    // 可选：延迟双删
    executor.schedule(() -> {
        cache.delete(newData.getId());
    }, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

结论

在大多数场景下，"先更新数据库，再删除缓存"是更优选择。对于极高一致性要求的场景，可结合延迟双删或消息队列机制来增强。选择策略时应根据业务对一致性的要求、系统性能需求以及实现复杂度进行权衡。