如何保证缓存和数据库的双写一致性

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一、一致性分级与适用场景

级别	延迟范围	适用场景	代表方案
强一致性	0ms	金融账户、库存扣减	分布式锁+同步双写
最终一致性	10ms-10s	商品详情、用户信息	延迟双删、消息队列
弱一致性	>10s	文章阅读量、排行榜	定时全量刷新

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二、经典解决方案详解

1. Cache-Aside Pattern（旁路缓存）

流程：

问题：先写库后删缓存的间隙可能读到旧数据
优化：异步延迟双删（解决并发读写脏数据）

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2. Write-Through（穿透写）

架构：

• 所有写请求先到Cache，由Cache同步写DB
• 优点：确保缓存永不过期
• 缺点：写延迟高（需等待DB完成）

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3. Write-Behind（异步写）

流程：

特点：

• 高性能（写操作≈内存速度）
• 数据可能丢失（宕机时缓存未刷盘）
• 需配合WAL日志（如Redis AOF）

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三、高并发场景下的精控方案

4. 分布式锁强一致

// Redisson实现示例
public void updateData(Data newData) {RLock lock = redisson.getLock("DATA_LOCK:" + newData.id);try {lock.lock();  // 获取分布式锁db.update(newData);   // 更新数据库cache.delete(newData.id); // 删除缓存} finally {lock.unlock();}
}

缺陷：性能下降（吞吐量≈DB单点写入能力）

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5. 版本号控制（乐观锁）

操作步骤：

1. 数据中增加版本号字段 version
2. 更新时校验版本号：

   UPDATE table SET value=#{value}, version=version+1 
   WHERE id=#{id} AND version=#{oldVersion}
   

3. 若更新失败，重试或回滚缓存

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6. Binlog监听同步（最终一致）

优势：

• 彻底解耦应用层
• 支持多级缓存同步
  时延：100ms-2s（取决于MQ堆积）

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四、特殊问题解决方案

7. 缓存删除失败补偿机制

关键参数：

• 首次重试：1s后
• 指数退避：最大重试5次
• 死信处理：NACK后持久化存储

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8. 热点Key并发重建

问题：缓存失效瞬间大量请求击穿DB
解法：

// 使用Redis SETNX 互斥锁
public Data getData(String key) {Data data = cache.get(key);if (data == null) {String lockKey = "LOCK:" + key;if (redis.setnx(lockKey, 1)) { // 获取锁redis.expire(lockKey, 3);  // 避免死锁data = db.query(key);      // 查库cache.set(key, data, 30);  // 写缓存redis.del(lockKey);        // 释放锁} else {Thread.sleep(50);          // 等待后重试return getData(key);       // 递归调用}}return data;
}

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五、方案选型决策树

graph TDA[业务要求强一致？] -->|是| B[分布式锁]A -->|否| C{写频率}C -->|高频写| D[Write-Behind+WAL]C -->|低频写| E[Cache-Aside+延迟双删]C -->|批量写| F[Binlog监听]

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六、工业级配置参数参考

组件	关键配置项	推荐值	作用
Redis	maxmemory-policy	volatile-lfu	内存淘汰策略
Canal	canal.mq.retries	5	MQ发送重试次数
Redisson	lockWatchdogTimeout	30000	看门狗超时(ms)
本地缓存	Caffeine.expireAfterWrite	5s	防雪崩时间窗口

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七、容灾设计

1. 降级开关

   // 配置中心动态开关
   if (ConfigService.getBool("DISABLE_CACHE")) {return db.query(key); // 直接读库
   }
   

2. 缓存污染防护
   • 空值缓存：SET key null 5s 防穿透
   • 布隆过滤器：拦截非法Key请求
3. 多级熔断

   指标	阈值	动作
   DB QPS	>5000	关闭缓存更新
   缓存Miss率	>40%	开启本地缓存
   平均响应时间	>200ms	跳过缓存直读DB

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