并发环境下，先操作数据库还是先操作缓存？

在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作，先操作数据库还是先操作缓存呢？本文将分5种方案展开阐述对比，谢谢阅读~
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缓存维护方案一

如果是一读（线程B）一写（线程A）操作，「先操作缓存，再操作数据库」。流程图如下所示：

  1. 线程A发起一个写操作，第一步del cache
  2. 线程A第二步写入新数据到DB
  3. 线程B发起一个读操作，cache miss缓存失效了。
  4. 线程B从DB获取最新数据
  5. 线程B执行set cache，把从DB读到的数据，更新到缓存。

这样看，没啥问题 。我们再看第二个流程图，如下：

  1. 线程A发起一个写操作，第一步del cache
  2. 此时线程B发起一个读操作，cache miss
  3. 线程B继续读DB，读出来一个老数据
  4. 然后老数据设置入cache
  5. 线程A写入DB最新的数据
    OK，酱紫，就有问题了吧，老数据入到缓存了，每次读都是老数据啦，缓存与数据与数据库数据不一致了 。

缓存维护方案二

上个方案是一读一写，如果是双写操作，先操作缓存，在操作数据库 ，会怎么样呢？

  1. 线程A发起一个写操作，第一步set cache
  2. 线程A第二步写入新数据到DB
  3. 线程B发起一个写操作，set cache
  4. 线程B第二步写入新数据到DB

这样看，也没啥问题 ，但是有时候可能事与愿违，我们再看第二个流程图，如下:

  1. 线程A发起一个写操作，第一步set cache
  2. 线程B发起一个写操作，第一步set cache
  3. 线程B写入数据库到DB
  4. 线程A写入数据库到DB
    执行完后，缓存保存的是B操作后的数据，数据库是A操作后的数据，「缓存和数据库数据不一致了」。

缓存维护方案三

一写（线程A）一读（线程B）操作，先操作数据库，再操作缓存 。

  1. 线程A发起一个写操作，第一步write DB
  2. 线程A第二步del cache
  3. 线程B发起一个读操作，cache miss
  4. 线程B从DB获取最新数据
  5. 线程B同时set cache
    有些朋友可能认为，在第2步删除缓存之前，线程B读过来呢？这时候，读到的是缓存老数据，这个可以认为是正常业务逻辑呀，下次再读取就是正确数据了。
    这种方案没有明显的并发问题 ，但是呢，步骤二删除缓存失败 ，还是个问题。不过概率比较小，优于方案一和方案二 ，平时工作中也是使用方案三。
    综上对比，我们一般采用方案三，但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢？

缓存维护方案四

这个是方案三的改进方案，都是先操作数据库再操作缓存，我们来看一下流程图：

通过数据库的binlog 来异步淘汰key ，以mysql为例 可以 使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列 里面，然后 通过ACK机制确认处理 这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。

但是呢还有个问题，如果是主从数据库呢 ？

缓存维护方案五

主从DB问题：因为主从DB同步存在延时时间。如果删除缓存之后，数据同步到备库之前已经有请求过来时，会从备库中读到脏数据 ，如何解决呢？解决方案如下流程图：

缓存维护总结

综上所述，在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，「先操作数据库，再操作缓存」。如下：

  1. 读取缓存中是否有相关数据
  2. 如果缓存中有相关数据value，则返回
  3. 如果缓存中没有相关数据，则从数据库读取相关数据放入缓存中key->value，再返回
  4. 如果有更新写数据，则先操作数据库，再操作缓存
  5. 为了保证第四步更新缓存成功，使用binlog异步通知操作
  6. 如果是主从数据库，binglog取自于从库
  7. 如果是一主多从，每个从库都要采集binlog，然后消费端收到最后一台binlog数据才删除缓存