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<title>40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer.md.html">00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？.md.html">01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/02 不同数据一致性模型有哪些应用？.md.html">02 不同数据一致性模型有哪些应用？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/03 如何透彻理解 Paxos 算法？.md.html">03 如何透彻理解 Paxos 算法？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？.md.html">04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/05 共识问题：区块链如何确认记账权？.md.html">05 共识问题：区块链如何确认记账权？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/06 如何准备一线互联网公司面试？.md.html">06 如何准备一线互联网公司面试？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/07 分布式事务有哪些解决方案？.md.html">07 分布式事务有哪些解决方案？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？.md.html">08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？.md.html">09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？.md.html">10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/11 分布式锁有哪些应用场景和实现？.md.html">11 分布式锁有哪些应用场景和实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？.md.html">12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题.md.html">13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/14 如何理解 RPC 远程服务调用？.md.html">14 如何理解 RPC 远程服务调用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/15 为什么微服务需要 API 网关？.md.html">15 为什么微服务需要 API 网关？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/16 如何实现服务注册与发现？.md.html">16 如何实现服务注册与发现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/17 如何实现分布式调用跟踪？.md.html">17 如何实现分布式调用跟踪？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/18 分布式下如何实现配置管理？.md.html">18 分布式下如何实现配置管理？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/19 容器化升级对服务有哪些影响？.md.html">19 容器化升级对服务有哪些影响？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？.md.html">20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？.md.html">21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题.md.html">22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/23 读写分离如何在业务中落地？.md.html">23 读写分离如何在业务中落地？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/24 为什么需要分库分表，如何实现？.md.html">24 为什么需要分库分表，如何实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？.md.html">25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/26 分库分表以后，如何实现扩容？.md.html">26 分库分表以后，如何实现扩容？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？.md.html">27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/28 ElasticSearch 是如何建立索引的？.md.html">28 ElasticSearch 是如何建立索引的？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题.md.html">29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/30 消息队列有哪些应用场景？.md.html">30 消息队列有哪些应用场景？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/31 集群消费和广播消费有什么区别？.md.html">31 集群消费和广播消费有什么区别？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？.md.html">32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？.md.html">33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/34 高可用：如何实现消息队列的 HA？.md.html">34 高可用：如何实现消息队列的 HA？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？.md.html">35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？.md.html">36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/37 消息队列考点梳理 + 高频面试题.md.html">37 消息队列考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？.md.html">38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？.md.html">39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？.md.html">40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？.md.html">41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？.md.html">42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？.md.html">43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题.md.html">44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/45 从双十一看高可用的保障方式.md.html">45 从双十一看高可用的保障方式</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/46 高并发场景下如何实现系统限流？.md.html">46 高并发场景下如何实现系统限流？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？.md.html">47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/48 如何选择适合业务的负载均衡策略？.md.html">48 如何选择适合业务的负载均衡策略？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/49 线上服务有哪些稳定性指标？.md.html">49 线上服务有哪些稳定性指标？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/50 分布式下有哪些好用的监控组件？.md.html">50 分布式下有哪些好用的监控组件？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/51 分布式下如何实现统一日志系统？.md.html">51 分布式下如何实现统一日志系统？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道.md.html">52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道</a>
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？</h1>
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<p>上一课时分享了缓存使用中的几个问题场景：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，这几个问题聚焦的是缓存本身的稳定性，包括缓存集群和缓存的数据，除了这些，缓存应用中，缓存和上下游系统的数据同步也很重要。这一课时，我们来学习缓存应用中的另一个高频问题：应用缓存以后，缓存和数据库何时同步。</p>
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<h3>数据不一致问题</h3>
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<p>我们知道，除了少部分配置信息类缓存，比如业务中的黑白名单信息、页面展示配置等，大部分缓存应用一般是作为前端请求和持久化存储的中间层，承担前端的海量请求。</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F8pMf6AIyYqAAAp1R6rHNs353.png" alt="png" /></p>
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<p><strong>缓存层</strong>和<strong>数据库存储层</strong>是独立的系统，我们在数据更新的时候，最理想的情况当然是缓存和数据库同时更新成功。但是由于缓存和数据库是分开的，无法做到原子性的同时进行数据修改，可能出现缓存更新失败，或者数据库更新失败的情况，这时候会出现数据不一致，影响前端业务。</p>
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<p>以电商中的商品服务为例，针对 C 端用户的大部分请求都是通过缓存来承载的，假设某次更新操作将商品详情 A 的价格从 1000 元更新为 1200 元，数据库更新成功，但是缓存更新失败。这时候就会出现 C 端用户在查看商品详情时，看到的还是 1000 元，实际下单时可能是别的价格，最终会影响用户的购买决策，影响平台的购物体验。</p>
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<p>可以看到，在使用缓存时，如果不能很好地控制缓存和数据库的一致性，可能会出现非常多的业务问题。</p>
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<h3>更新缓存有哪些方式</h3>
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<p>缓存更新方案是通过对更新缓存和更新数据库这两个操作的设计，来实现数据的最终一致性，避免出现业务问题。</p>
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<p>先来看一下什么时候创建缓存，前端请求的读操作先从缓存中查询数据，如果没有命中数据，则查询数据库，从数据库查询成功后，返回结果，同时更新缓存，方便下次操作。</p>
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<p>在数据不发生变更的情况下，这种方式没有问题，如果数据发生了更新操作，就必须要考虑如何操作缓存，保证一致性。</p>
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<h4>先更新数据库，再更新缓存</h4>
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<p>先来看第一种方式，在写操作中，先更新数据库，更新成功后，再更新缓存。这种方式最容易想到，但是问题也很明显，数据库更新成功以后，由于缓存和数据库是分布式的，更新缓存可能会失败，就会出现上面例子中的问题，数据库是新的，但缓存中数据是旧的，出现不一致的情况。</p>
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<h4>先删缓存，再更新数据库</h4>
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<p>这种方案是在数据更新时，首先删除缓存，再更新数据库，这样可以在一定程度上避免数据不一致的情况。</p>
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<p>现在考虑一个并发场景，假如某次的更新操作，更新了商品详情 A 的价格，线程 A 进行更新时失效了缓存数据，线程 B 此时发起一次查询，发现缓存为空，于是查询数据库并更新缓存，然后线程 A 更新数据库为新的价格。</p>
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<p>在这种并发操作下，缓存的数据仍然是旧的，出现业务不一致。</p>
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||
<h4>先更新数据库，再删缓存</h4>
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<p>这个是经典的缓存 + 数据库读写的模式，有些资料称它为 Cache Aside 方案。具体操作是这样的：读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应，更新的时候，先更新数据库，数据库更新成功之后再删除缓存。</p>
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<p>为什么说这种方式经典呢？</p>
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<p>在 Cache Aside 方案中，调整了数据库更新和缓存失效的顺序，先更新数据库，再失效缓存。</p>
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<p>目前大部分业务场景中都应用了读写分离，如果先删除缓存，在读写并发时，可能出现数据不一致。考虑这种情况：</p>
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<ul>
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<li>线程 A 删除缓存，然后更新数据库主库；</li>
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<li>线程 B 读取缓存，没有读到，查询从库，并且设置缓存为从库数据；</li>
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<li>主库和从库同步。</li>
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</ul>
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<p>在这种情况下，缓存里的数据就是旧的，所以建议先更新数据库，再失效缓存。当然，在 Cache Aside 方案中，也存在删除缓存失败的可能，因为缓存删除操作比较轻量级，可以通过多次重试等来解决，你也可以考虑下有没有其他的方案来保证。</p>
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<h3>对缓存更新的思考</h3>
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<h4>为什么删除而不是更新缓存</h4>
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<p>现在思考一个问题，为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？删除一个数据，相比更新一个数据更加轻量级，出问题的概率更小。</p>
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<p>在实际业务中，缓存的数据可能不是直接来自数据库表，也许来自多张底层数据表的聚合。比如上面提到的商品详情信息，在底层可能会关联商品表、价格表、库存表等，如果更新了一个价格字段，那么就要更新整个数据库，还要关联的去查询和汇总各个周边业务系统的数据，这个操作会非常耗时。</p>
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||
<p>从另外一个角度，不是所有的缓存数据都是频繁访问的，更新后的缓存可能会长时间不被访问，所以说，从计算资源和整体性能的考虑，更新的时候删除缓存，等到下次查询命中再填充缓存，是一个更好的方案。</p>
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<p>系统设计中有一个思想叫 Lazy Loading，适用于那些加载代价大的操作，删除缓存而不是更新缓存，就是懒加载思想的一个应用。</p>
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<h4>多级缓存如何更新</h4>
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<p>再看一个实际应用中的问题，多级缓存如何更新？</p>
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<p>多级缓存是系统中一个常用的设计，我们在第 32 课时“缓存分类”中提过，服务端缓存分为<strong>应用内缓存</strong>和<strong>外部缓存</strong>，比如在电商的商品信息展示中，可能会有多级缓存协同。</p>
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<p>那么多级缓存之间如何同步数据呢？</p>
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<p>常见的方案是通过消息队列通知的方式，也就是在数据库更新后，通过事务性消息队列加监听的方式，失效对应的缓存。</p>
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<p>多级缓存比较难保证数据一致性，通常用在对数据一致性不敏感的业务中，比如新闻资讯类、电商的用户评论模块等。</p>
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<p>上面的内容是几种常用的缓存和数据库的双写一致性方案，大家在开发中肯定应用过设计模式，这些缓存应用套路和设计模式一样，是前人在大量工程开发中的总结，是一个通用的解决范式。</p>
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<p>在具体业务中，还是需要有针对性地进行设计，比如通过给数据添加版本号，或者通过时间戳 + 业务主键的方式，控制缓存的数据版本实现最终一致性。</p>
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<p>另外还可以通过我们在第 32 课时“RocketMQ 应用”中讲过的 Binlog 分发方式，通过 Binlog 异步更新缓存。</p>
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<h3>总结</h3>
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<p>这一课时我们探讨了缓存和数据库一致性的问题，包括业务开发中如何通过控制更新缓存和数据库的时序，来尽量避免最终一致性问题。在专栏的第 1 课时就讨论过分布式系统的 CAP 理论，经过这么长时间的学习，你是否对 CAP 理论中的不可能三角有了更深的理解呢？</p>
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<p>在你负责的项目中，是如何应用缓存，又如何保证缓存和数据库数据一致性的呢，欢迎留言进行分享。</p>
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</div>
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</div>
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<div>
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<div style="float: left">
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？.md.html">下一页</a>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v652eace1692a40cfa3763df669d7439c1639079717194" integrity="sha512-Gi7xpJR8tSkrpF7aordPZQlW2DLtzUlZcumS8dMQjwDHEnw9I7ZLyiOj/6tZStRBGtGgN6ceN6cMH8z7etPGlw==" data-cf-beacon='{"rayId":"709976f15e233cfa","version":"2021.12.0","r":1,"token":"1f5d475227ce4f0089a7cff1ab17c0f5","si":100}' crossorigin="anonymous"></script>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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