Cache-Aside pattern

首先，先说一下。老外提出了一个缓存更新套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出

• 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
• 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
• 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

另外，知名社交网站facebook也在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出，他们用的也是先更新数据库，再删缓存的策略。

这种情况不存在并发问题么？

不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生

• 缓存刚好失效
• 请求A查询数据库，得一个旧值
• 请求B将新值写入数据库
• 请求B删除缓存
• 请求A将查到的旧值写入缓存
  ok，如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。

然而，发生这种情况的概率又有多少呢？

发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

假设，有人非要抬杠，有强迫症，一定要解决怎么办？

如何解决上述并发问题？

首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用策略（2）里给出的异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

还有其他造成不一致的原因么？

有的，这也是缓存更新策略（2）和缓存更新策略（3）都存在的一个问题，如果删缓存失败了怎么办，那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求，然后写入数据库了，删缓存失败了，这会就出现不一致的情况了。这也是缓存更新策略（2）里留下的最后一个疑问。

如何解决？

提供一个保障的重试机制即可，这里给出两套方案。

方案一

如下图所示

流程如下所示

• 更新数据库数据；
• 缓存因为种种问题删除失败
• 将需要删除的key发送至消息队列
• 自己消费消息，获得需要删除的key
• 继续重试删除操作，直到成功

然而，该方案有一个缺点，对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二，在方案二中，启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的信息，进行删除缓存操作。

方案二：

流程如下图所示：

更新数据库数据

• 数据库会将操作信息写入binlog日志当中
• 订阅程序提取出所需要的数据以及key
• 另起一段非业务代码，获得该信息
• 尝试删除缓存操作，发现删除失败
• 将这些信息发送至消息队列
• 重新从消息队列中获得该数据，重试操作。

https://www.cnblogs.com/xiaoxiao1120/p/15255541.html