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先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再刪除緩存老外提出了一個(gè)緩存更新方案Cache?AsidepatternCache-Aside patternCache?Asidepattern，文章中提到**應(yīng)用程序應(yīng)該從cache中獲取數(shù)據(jù)，如果獲取成功直接返回，如果沒(méi)有獲取成功，則從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取，成功后放到緩存中，更新數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)該先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中成功后再讓緩存失效。**原文如下
If an application updates information, it can follow the write-through strategy by making the modification to the data store, and by invalidating the corresponding item in the cache.
When the item is next required, using the cache-aside strategy will cause the updated data to be retrieved from the data store and added back into the cache.
這種方案會(huì)不會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致的情況呢？比如下述這種情況：
有兩個(gè)請(qǐng)求A和B，A進(jìn)行查詢同時(shí)B進(jìn)行更新，假設(shè)發(fā)生下述情況：
①此時(shí)緩存剛好失效
②請(qǐng)求A 就會(huì)去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)得到一個(gè)舊的值
③請(qǐng)求B將新的值寫入數(shù)據(jù)庫(kù)
④請(qǐng)求B寫入成功后刪除緩存
⑤請(qǐng)求A將查到的機(jī)制寫入緩存，產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)…
如果發(fā)聲上述情況，確實(shí)會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致的情況，但是XDM想一想，發(fā)生這種情況的概率是多少呢？如果先要產(chǎn)生這種結(jié)果，就必須有一個(gè)條件，就是請(qǐng)求B的操作時(shí)間非常短，短到什么程度呢，就是請(qǐng)求B寫入數(shù)據(jù)庫(kù)的操作要比請(qǐng)求A從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)的速度要快(因?yàn)閞edis非?？?，因此操作redis的時(shí)間可以暫且忽略)，只有這種情況下④才可能比⑤先發(fā)聲，但是數(shù)據(jù)庫(kù)的讀操作要遠(yuǎn)比寫操作快的多，不然做讀寫分離干嘛呢？所以這種情況發(fā)生的概率是非常非常非常的低，但是如果強(qiáng)迫癥患者出現(xiàn)必須要解決怎么辦呢？就可以采用給緩存設(shè)置過(guò)期時(shí)間或者采用第二種方案的延時(shí)雙刪策略，保證讀請(qǐng)求完成之后在進(jìn)行刪除操作。
最后的問(wèn)題還有問(wèn)題呀，就是最終解決方案三可能出現(xiàn)的極低概率的數(shù)據(jù)不一致的方案是采用方案二的延時(shí)雙刪策略，可是在方案二中也說(shuō)了，如果出現(xiàn)緩存刪除失敗的情況咋辦？那不是還會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題嗎？這個(gè)問(wèn)題到底如何解決呢？這里提供一個(gè)重試機(jī)制，刪除失敗就重試一次唄，這里提供一種重試的方案。
①更新數(shù)據(jù)庫(kù)
②由于各種原因緩存刪除失敗
③將刪除失敗的緩存放入消息隊(duì)列中
④業(yè)務(wù)代碼從消息隊(duì)列中獲取需要?jiǎng)h除的key
⑤繼續(xù)嘗試刪除操作，直到成功

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問(wèn)題，請(qǐng)您及時(shí)就醫(yī)或請(qǐng)專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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