0、前言
我们知道，缓存由于在内存中，数据处理速度比直接操作数据库要快很多，因此常常将数据先读到缓存中，再进行查询、更新等操作。
但与之而来的问题就是，内存中的数据不仅没有持久化，而且需要保证redis和数据库中数据的一致性，针对这个问题，redis如何保证这样的一致性有以下几种策略。
1、Write Back（写回）策略
实际开发中最不常用的策略，它仅针对非敏感数据、一致性要求不强的数据，才有可能采用。实际开发不采用。
Write Back（写回）策略先把数据读入redis，在更新数据的时候，只更新缓存 ，同时将缓存数据设置为脏的，然后立马返回，并不会更新数据库。对于数据库的更新，会通过批量异步更新的方式进行，例如设置定时任务进行更新。
例如，对于博客浏览量这样的数据，我们采用写回策略，即使多个用户并发访问，我们每次只要把缓存中的浏览量更新即可，这种 写回策略 非常适合发生大量写操作的场景。
也就是说，读写都在redis中进行，然后异步地更新回数据库来保持一致性、持久化。
明显的缺点：带来的问题是，数据不是强一致性的，而且会有数据丢失的风险。因为缓存一般使用内存，而内存是非持久化的，所以一旦缓存机器掉电，就会造成原本缓存中的脏数据丢失。
2、Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略
（1）Read Through 策略
先查询缓存中数据是否存在，如果存在则直接返回，如果不存在，则由缓存组件负责从数据库查询数据，并将结果写入到缓存组件，最后缓存组件将数据返回给应用。
（2）Write Through 策略
当有数据更新的时候，先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在：
- 如果缓存中数据已经存在，则更新缓存中的数据，并且由缓存组件同步更新到数据库中，然后缓存组件告知应用程序更新完成。
- 如果缓存中数据不存在，直接更新数据库，然后返回；
3、Cache Aside 旁路缓存 策略（实际开发常用）
实际开发中，前两种策略都用不了，而采用旁路缓存策略，只不过有一些难度和注意点。
先说正确结论：
写策略的步骤：
- 先更新数据库中的数据，再删除缓存中的数据。
读策略的步骤：
- 如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据；
- 如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户。
（1）数据库和缓存都要更新？
如果叛逆一点，更新数据库，更新缓存，会带来怎样的并发问题呢？
借用小林coding的时序图如下：
假设请求A、B同时对数据更新，顺序如下，在并发情况下，有可能先更新的请求A还没有更新完的时候，请求B就把缓存都更新完事了，然后A再更新缓存。
可见，这样会造成数据库为2、缓存为1，也就是不一致状况。而如果先更新缓存再更新数据库也是同理的，仍然有数据不一致问题。
（2）改进：只更新数据库，不更新缓存了，直接把缓存中的数据删了
反正就算redis里没数据，查询时也会从数据库里查出来放在redis里，那我直接不更新了！把数据删了，到时候再读不就好了！这就是Cache Aside 策略。
但有1个问题：更新数据库 和删除缓存 这两个步骤的顺序该如何呢？
<1> 假设我们先删除缓存 ，引用小林的图片：线程A先删除缓存再更新数据库为"21"，但由于更新写入数据库的速度是慢很多的，很可能中间出现了请求B在做查询，从而读取到还未更新的值"20"，并把缓存更细。从而导致不一致问题，这是不允许的。
<2> 这次改邪归正，我们先更新数据库，再删除缓存 ：有人会觉得请求A如果去查询数据时，如果缓存未命中，在把数据写回redis的过程中，线程B过来先更新再删除，那就会导致如下的不一致情况了吗？！
但实际上这样的情况很少，根本原因在于 ：update数据库的速度 比 update缓存的速度 要慢得多。
**也就是说，**黄色线条中间，更新缓存的时间间隔是很短的，而更新数据库的时间相对要慢得多，因此这种并发问题很罕见，还是能保证一致性的。
（3）再改进：如果"删除缓存"这个步骤失败了怎么办？
为了确保万无一失，我们可以给缓存数据加了过期时间 ，就算在这期间存在缓存数据不一致，但过期时间到了会自动清除redis的key，这样也能避免删除失败的问题，达到最终一致。
但问题在于 ，如果删除失败 需要等待过期时间，数据的时效性、一致性就不强了，有可能明明更新了数据，查询显示出来却要过一段时间才生效，这对敏感业务来说是有影响的！
解决方案 ：使用消息队列实现异步处理
在消费者线程中，尝试删除缓存。
如果删除失败，则根据任务是否在消息队列中进行判断，若在队列中，则继续重试；否则报错。
如果删除成功，才将任务从消息队列中移除。示例代码如下：
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class CacheManager {
private Jedis redisClient;
private BlockingQueue<String> messageQueue;
public CacheManager() {
// 初始化Redis连接和消息队列
redisClient = new Jedis("localhost");
messageQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
// 创建并启动消费者线程
Thread consumerThread = new Thread(new Consumer());
consumerThread.start();
}
public void deleteCache(String key) {
// 将任务添加到消息队列中
String task = key;
try {
messageQueue.put(task);
System.out.println("Added cache delete task for key: " + key);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private class Consumer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
String task = messageQueue.take();
// 尝试删除缓存
try {
// 删除缓存的操作，此处为示例代码，根据实际情况进行修改
redisClient.del(task);
System.out.println("Deleted cache for key: " + task);
} catch (JedisException e) {
// 删除失败，重试或报错
if (messageQueue.contains(task)) {
// 仍在队列中，继续重试
System.out.println("Failed to delete cache for key: " + task + ", retrying...");
messageQueue.put(task);
} else {
// 不在队列中，报错
System.out.println("Failed to delete cache for key: " + task + ", max retries exceeded. Reporting error...");
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
CacheManager cacheManager = new CacheManager();
// 示例使用
cacheManager.deleteCache("user:1");
cacheManager.deleteCache("user:2");
}
}4、小结
本文通过介绍多种缓存更新策略 ，以及深入理解了实际开发中常用的旁路缓存策略所遇到的问题 ，并通过消息队列进行改进，实现了缓存与数据库的一致性。