分布式系统中，缓存和数据库同时存在，若是写操做先操做哪个？

前言

在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，若是有写操做的时候，先操做数据库仍是先操做缓存呢？先思考一下，可能会存在哪些问题，再往下看。下面我分几种方案阐述。

缓存维护方案一

假设有一写（线程A）一读（线程B）操做，先操做缓存，在操做数据库。，以下流程图所示：

1）线程A发起一个写操做，第一步del cache

2）线程A第二步写入新数据到DB

3）线程B发起一个读操做，cache miss，

4）线程B从DB获取最新数据

5）请求B同时set cache

这样看，没啥问题。咱们再看第二个流程图，以下：

1）线程A发起一个写操做，第一步del cache

2）此时线程B发起一个读操做，cache miss

3）线程B继续读DB，读出来一个老数据

4）而后老数据入cache

5）线程A写入了最新的数据

OK，酱紫，就有问题了吧，老数据入到缓存了，每次读都是老数据啦，缓存与数据与数据库数据不一致。

缓存维护方案二

双写操做，先操做缓存，在操做数据库。

1）线程A发起一个写操做，第一步set cache

2）线程A第二步写入新数据到DB

3）线程B发起一个写操做，set cache，

4）线程B第二步写入新数据到DB

这样看，也没啥问题。，可是有时候可能事与愿违，咱们再看第二个流程图，以下:

1）线程A发起一个写操做，第一步set cache

2）线程B发起一个写操做，第一步setcache

3）线程B写入数据库到DB

4）线程A写入数据库到DB

执行完后，缓存保存的是B操做后的数据，数据库是A操做后的数据，缓存和数据库数据不一致。

缓存维护方案三

一写（线程A）一读（线程B）操做，先操做数据库，再操做缓存。

1）线程A发起一个写操做，第一步write DB

2）线程A第二步del cache

3）线程B发起一个读操做，cache miss

4）线程B从DB获取最新数据

5）线程B同时set cache

这种方案没有明显的并发问题，可是有可能步骤二删除缓存失败，虽然几率比较小，优于方案一和方案二，平时工做中也是使用方案三。

综上对比，咱们通常采用方案三，可是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢？

缓存维护方案四

这个是方案三的改进方案，都是先操做数据库再操做缓存，咱们来看一下流程图：

经过数据库的binlog来异步淘汰key，以mysql为例 能够使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面，而后经过ACK机制 确认处理 这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。

可是呢还有个问题，若是是主从数据库呢？

缓存维护方案五

主从DB问题：由于主从DB同步存在同时延时时间若是删除缓存以后，数据同步到备库以前已经有请求过来时，会从备库中读到脏数据，如何解决呢？解决方案以下流程图：

缓存维护总结

综上所述，在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，若是有写操做的时候，先操做数据库，再操做缓存。以下：

（1）读取缓存中是否有相关数据

（2）若是缓存中有相关数据value，则返回

（3）若是缓存中没有相关数据，则从数据库读取相关数据放入缓存中key->value，再返回

（4）若是有更新数据，则先更新数据，再删除缓存

（5）为了保证第四步删除缓存成功，使用binlog异步删除

（6）若是是主从数据库，binglog取自于从库

（7）若是是一主多从，每一个从库都要采集binlog，而后消费端收到最后一台binlog数据才删除缓存