如何保证数据库与缓存数据一致性？ _数据库

前言在实际的项目开发中，为了提高响应的速度，通常都会将热点的数据保存到缓存中，减少数据库的查询，有效提高服务端的响应速度，但是添加缓存之后也引入缓存与数据库的一致性问题，本文将详细的讲解如何保证数据库与缓存的一致性。
缓存使用策略在使用缓存时，通常的缓存册率有如下几种：

Cache-Aside Pattern(旁路缓存，业务系统常用)
Read-Through Pattern
Write-Through Pattern
Write-Behind Pattern

Cache-Aside Pattern(旁路缓存模式)Cache-Aside Pattern 简称旁路缓存模式，读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都是在应用系统中完成，也是业务系统最常用的缓存策略。然而旁路路由策略又分为读缓存和写缓存。
读缓存

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说明：

应用程序需要从数据库读取数据时，先检查缓存数据是否命中。
如果缓存未命中，则查询数据库获取数据，同时将数据写到缓存中，以便后续读取相同数据会命中缓存，最后再把数据返回给调用者。
如果缓存命中，直接返回调用者。

写缓存

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写缓存的流程就比较简单，先更新数据库中的数据，然后删除旧的缓存即可。
Cache-Aside Pattern 一致性问题场景分析【如何保证数据库与缓存数据一致性？】实际的项目中运用最多的为Cache-Aside Pattern(旁路缓存)模式，在此策略下客户端先读取缓存，如果命中则返回，如果没有命中，则查询数据库并发数据写入缓存，由于数据库和缓存都需要进行修改，在高并发的场景下，可能会导致数据不一致，针对数据不一致的场景，提供了四种更新方案具体如下：

先更新缓存，再更新数据库。
先更新数据库，再更新缓存。
先删除缓存，再更新数据库。
先更新数据库，再删除缓存。

接下来具体来讲解四种方案的，以及四种方案存在的问题。
先更新缓存，再更新数据库。

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流程说明：线程1：先更新缓存成功,但是网络原因写数据库失败，就会导致缓存是最新数据，而数据库的数据为旧数据，那缓存就是脏数据，线程2：读取缓存中数据，而这个数据数据库中却不存在，数据库都不存在的数据，缓存并返回客户端就毫无意义了。
此方案在实际生产中不建议采用。
先更新数据库，再更新缓存。