"先删缓存，再更新数据库"场景下的数据库锁机制分析

场景概述

在"先删缓存，再更新数据库"的缓存更新策略中，数据库锁机制的正确使用对于保证数据一致性至关重要。这种策略常用于减少缓存与数据库不一致的时间窗口。

关键锁机制理解

1. 为什么需要锁

在这种策略下，如果没有适当的锁机制，可能会遇到以下问题： - 并发更新问题：多个线程同时更新同一数据可能导致数据不一致 - 脏读问题：在删除缓存后、更新数据库前，其他线程可能读取到旧数据并重新填充缓存

2. 正确的锁使用方式

分布式锁方案（推荐）

// 获取分布式锁
boolean locked = distributedLock.tryLock(key);
if (locked) {
    try {
        // 1. 先删除缓存
        cache.delete(key);

        // 2. 再更新数据库
        db.update(data);
    } finally {
        // 释放锁
        distributedLock.unlock(key);
    }
}

数据库行锁方案

BEGIN TRANSACTION;
-- 先获取行锁
SELECT * FROM table WHERE id = ? FOR UPDATE;

-- 应用层删除缓存
cache.delete(key);

-- 更新数据库
UPDATE table SET ... WHERE id = ?;
COMMIT;

3. 锁的粒度选择

• 细粒度锁：针对单个数据项加锁（推荐）
• 粗粒度锁：针对整个表或数据集加锁（影响并发性能）

常见问题与解决方案

问题1：缓存删除成功但数据库更新失败

解决方案： - 实现事务补偿机制 - 记录操作日志，定时任务重试

问题2：高并发下的缓存击穿

解决方案： - 使用互斥锁（Mutex Lock）防止多个线程同时重建缓存 - 实现缓存空值或默认值

问题3：锁超时处理

解决方案： - 设置合理的锁超时时间 - 实现锁续期机制

最佳实践建议

1. 锁的获取应有超时：避免死锁
2. 锁的范围应尽量小：减少锁竞争
3. 考虑锁的可重入性：同一线程可多次获取锁
4. 监控锁竞争情况：及时发现性能瓶颈

通过正确理解和应用这些锁机制，可以确保"先删缓存，再更新数据库"策略在并发环境下保持数据一致性。