并发删除缓存与更新数据库的锁机制分析

在处理并发删除缓存和更新数据库的场景时，锁机制的正确运用至关重要。以下是详细的运作原理和解决方案：

常见问题场景

1. 缓存与数据库不一致：并发操作可能导致缓存已被删除但数据库尚未更新
2. 脏读问题：一个事务读取了另一个未提交事务修改过的数据
3. 更新丢失：多个事务同时更新同一数据导致部分更新丢失

数据库锁机制运作方式

1. 悲观锁方案

BEGIN TRANSACTION;

-- 1. 获取行锁(排他锁)
SELECT * FROM table WHERE id = xxx FOR UPDATE;

-- 2. 删除缓存
DELETE FROM cache WHERE key = 'xxx';

-- 3. 更新数据库
UPDATE table SET column = value WHERE id = xxx;

COMMIT;

特点： - 先获取数据库行锁，确保独占访问 - 适用于写多读少场景 - 可能造成锁等待和死锁

2. 乐观锁方案

-- 1. 删除缓存
DELETE FROM cache WHERE key = 'xxx';

-- 2. 更新数据库(带版本检查)
UPDATE table SET column = value, version = version + 1 
WHERE id = xxx AND version = old_version;

-- 3. 检查影响行数，如果为0则重试或报错

特点： - 基于版本号或时间戳 - 适用于读多写少场景 - 需要处理更新失败的情况

推荐解决方案：双重检查锁模式

public void updateData(int id, Object newData) {
    // 1. 先删除缓存
    cache.delete(id);

    // 2. 获取分布式锁(防止并发更新)
    Lock lock = distributedLock.acquireLock("update_"+id);
    try {
        // 3. 再次检查缓存(可能已被其他线程填充)
        if (cache.get(id) != null) {
            cache.delete(id);
        }

        // 4. 更新数据库(带事务)
        transactionTemplate.execute(status -> {
            dao.update(id, newData);
            return null;
        });
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

最佳实践建议

1. 操作顺序：先删除缓存再更新数据库
2. 锁粒度：尽量使用行级锁而非表锁
3. 超时设置：为锁设置合理的超时时间
4. 重试机制：对失败操作实现指数退避重试
5. 监控：实施锁等待监控和死锁检测

不同数据库的锁特性

通过合理运用这些锁机制，可以确保在高并发环境下缓存和数据库的数据一致性。