数据库锁机制协调并发删除缓存和更新数据库操作

在分布式系统中，协调缓存删除和数据库更新是一个常见挑战。以下是几种有效的解决方案：

1. 双重删除策略 (Double Delete)

// 1. 先删除缓存
cache.delete(key);

// 2. 更新数据库
db.update(data);

// 3. 再次删除缓存（延迟执行）
Thread.sleep(delay);
cache.delete(key);

优点：简单易实现，能处理大多数竞态条件 缺点：需要合理设置延迟时间，不能完全避免不一致

2. 基于数据库事务的缓存更新

BEGIN TRANSACTION;
-- 更新数据库
UPDATE table SET ... WHERE ...;
-- 删除缓存（通过触发器或应用逻辑）
DELETE FROM cache WHERE key = ...;
COMMIT;

优点：保证强一致性 缺点：增加数据库负担，实现复杂

3. 消息队列方案

1. 删除缓存
2. 将数据库更新操作放入消息队列
3. 消费者处理队列消息：
   a. 更新数据库
   b. 再次删除缓存

优点：解耦操作，保证最终一致性 缺点：系统复杂度增加

4. 读写锁方案

// 写操作流程
writeLock.lock();
try {
    cache.delete(key);
    db.update(data);
} finally {
    writeLock.unlock();
}

// 读操作流程
readLock.lock();
try {
    data = cache.get(key);
    if (data == null) {
        data = db.query(...);
        cache.set(key, data);
    }
    return data;
} finally {
    readLock.unlock();
}

优点：保证强一致性 缺点：可能成为性能瓶颈

5. 版本号/时间戳方案

1. 数据中维护版本号或时间戳
2. 更新时检查缓存数据的版本是否与数据库一致
3. 不一致则拒绝更新或重试

最佳实践建议

1. 根据业务需求选择一致性级别：强一致性 vs 最终一致性
2. 设置合理的缓存过期时间：即使出现不一致也能自动恢复
3. 实现重试机制：对于失败的操作进行自动重试
4. 监控和告警：监控缓存与数据库不一致情况

选择哪种方案取决于您的具体业务需求、性能要求和系统架构。在大多数情况下，双重删除策略配合消息队列是一个平衡性较好的选择。