4.4 如何更新缓存

更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。

1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？

2）假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？

3）假设两个线程同时更新同一个数据，A线程先完成第一步，B线程先完成第二步怎么办？

其中，第1个问题就存在5种组合方案，下面逐一进行介绍（以上3个问题因为紧密关联，无法单独考虑，下面就一起说明）。

4.4.1 组合1：先更新缓存，再更新数据库

对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要求回滚缓存的更新，这时该怎么办呢？Redis不支持事务回滚，除非采用手工回滚的方式，先保存原有数据，然后再将缓存更新回原来的数据，这种解决方案有些缺陷。

这里简单举个例子。

1）原来缓存中的值是a，两个线程同时更新库存。

2）线程A将缓存中的值更新成b，且保存了原来的值a，然后更新数据库。

3）线程B将缓存中的值更新成c，且保存了原来的值b，然后更新数据库。

4）线程A更新数据库时失败了，它必须回滚，那现在缓存中的值更新成什么呢？理论上应该更新成c，因为数据库中的值是c，但是，线程A里面无从获得c这个值。

如果在线程A更新缓存与数据库的整个过程中，先把缓存及数据库都锁上，确保别的线程不能更新，是否可行？当然是可行的。但是其他线程能不能读取？

假设线程A更新数据库失败回滚缓存时，线程C也加入进来，它需要先读取缓存中的值，这时又返回什么值？

看到这个场景，是不是有点儿熟悉？不错，这就是典型的事务隔离级别场景。所以就不推荐这个组合，因为此处只是需要使用一下缓存，而这个组合就要考虑事务隔离级别的一些逻辑，成本太大。接着考虑别的组合。

4.4.2 组合2：先删除缓存，再更新数据库

使用这种方案，即使更新数据库失败了也不需要回滚缓存。这种做法虽然巧妙规避了失败回滚的问题，却引出了两个更大的问题。

1）假设线程A先删除缓存，再更新数据库。在线程A完成更新数据库之前，后执行的线程B反而超前完成了操作，读取Key发现没有数据后，将数据库中的旧值存放到了缓存中。线程A在线程B都完成后再更新数据库，这样就会出现缓存（旧值）与数据库的值（新值）不一致的问题。

2）为了解决一致性问题，可以让线程A给Key加锁，因为写操作特别耗时，这种处理方法会导致大量的读请求卡在锁中。

以上描述的是典型的高可用和一致性难以两全的问题，如果再加上分区容错就是CAP（一致性Consistency、可用性Availability、分区容错性Partition Tolerance）了，这里不展开讨论，接下来继续讨论另外3种组合。

4.4.3 组合3：先更新数据库，再更新缓存

对于组合3，同样需要考虑两个问题。

1）假设第一步（更新数据库）成功，第二步（更新缓存）失败了怎么办？

因为缓存不是主流程，数据库才是，所以不会因为更新缓存失败而回滚第一步对数据库的更新。此时一般采取的做法是重试机制，但重试机制如果存在延时还是会出现数据库与缓存不一致的情况，不好处理。

2）假设两个线程同时更新同一个数据，线程A先完成了第一步，线程B先完成了第二步怎么办？线程A把值更新成a，线程B把值更新成b，此时数据库中的最新值是b，因为线程A先完成了第一步，后完成第二步，所以缓存中的最新值是a，数据库与缓存的值还是不一致，这个逻辑还是有问题的。

因此，也不建议采用这个组合。

4.4.4 组合4：先更新数据库，再删除缓存

针对组合4，先看看它能不能解决组合3的第二个问题。

假设两个线程同时更新同一个数据，线程A先完成第一步，线程B先完成第二步怎么办？

线程A把值更新成a，线程B把值更新成b，此时数据库中的最新值是b，因为线程A先完成了第一步，所以第二步谁先完成已经不重要了，因为都是直接删除缓存数据。这个问题解决了。

那么，它能解决组合3的第一个问题吗？假设第一步成功，第二步失败了怎么办？

这种情况的出现概率与组合3相比明显低不少，因为删除比更新容易多了。虽然这个组合方案不完美，但出现一致性问题的概率较低。

除了组合3会碰到的问题，组合4还会碰到别的问题吗？

是的。假设线程A要更新数据，先完成第一步更新数据库，在线程A删除缓存之前，线程B要访问缓存，那么取得的就是旧数据。这是一个小小的缺陷。

那么，以上问题有办法解决吗？

4.4.5 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存

还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。这个方案其实和先更新数据库，再删除缓存差不多，因为还是会出现类似的问题：假设线程A要更新数据库，先删除了缓存，这一瞬间线程C要读缓存，先把数据迁移到缓存；然后线程A完成了更新数据库的操作，这一瞬间线程B也要访问缓存，此时它访问到的就是线程C放到缓存里面的旧数据。

不过组合5出现类似问题的概率更低，因为要刚好有3个线程配合才会出现问题（比先更新数据库，再删除缓存的方案多了一个需要配合的线程）。

但是相比于组合4，组合5规避了第二步删除缓存失败的问题——组合5是先删除缓存，再更新数据库，假设它的第三步“再删除缓存”失败了，也没关系，因为缓存已经删除了。

其实没有一个组合是完美的，它们都有读到脏数据（这里指旧数据）的可能性，只不过概率不同。根据以上分析，组合5相对来说是比较好的选择。

不过这个组合也有一些问题要考虑，具体如下。

1）删除缓存数据后变相出现缓存击穿，此时该怎么办？此问题在前面已经给出了方案。

2）删除缓存失败如何重试？这个重试可以做得复杂一点，也可以做得简单一点。简单一点就是使用try…catch…，假设删除缓存失败了，在catch里面重试一次即可；复杂一点就是使用一个异步线程不断重试，甚至用到MQ。不过这里没有必要大动干戈。而且异步重试的延时大，会带来更多的读脏数据的可能性。所以仅仅同步重试一次就可以了。

3）不可避免的脏数据问题。虽然这个问题在组合5中出现的概率已经大大降低了，但是还是有的。关于这一点就需要与业务沟通，毕竟这种情况比较少见，可以根据实际业务情况判断是否需要解决这个瑕疵。

前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。