如何处理数据人机不一致情况说明的情况？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-06-18 04:37 标签： 人机不一致情况说明
一致性包含了两种情况：缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。发生的原因也可以分成两类：在更新数据库或更新缓存的过程中，其中一个失败的情况高并发状态下，更新数据库或更新缓存这两个操作之间，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读到旧值1、更新数据库或Redis有一个失败当缓存的读写模式不同时，缓存数据不一致的发生情况不一样，我们的应对方法也会有所不同，所以，我们先按照缓存读写模式，来分别了解下不同模式下的缓存不一致情况。根据是否接收写请求，我们可以把缓存分成读写缓存和只读缓存。对于读写缓存对于读写缓存来说，如果要对数据进行增删改，就需要在缓存中进行，同时还要根据采取的写回策略，决定是否同步写回到数据库中。同步直写：写缓存时，也同步写数据库，缓存和数据库中的数据一致异步写回：写缓存时不同步写数据库，等到数据从缓存中淘汰时，再写回数据库。使用这种策略时，如果数据还没有写回数据库，缓存就发生了故障，那么，此时，数据库就没有最新的数据了。对于读写缓存来说，要想保证缓存和数据库中的数据一致，就要采用同步直写策略。不过需要注意，采用这种策略，就需要同时更新缓存和数据库，所以要在业务中使用事务机制来保证原子性。当然如果对一致性要求不是很高，可以使用异步写回策略。对于只读缓存如果有数据新增，会直接写入数据库，不会写入缓存；如果有数据删改，需要将删改数据库与删改Redis变为原子操作，否则会造成数据库与Redis数据不一致。如果先删Redis，而删mysql失败，则读缓存时会触发缓存缺失，从而去读取mysql中的旧值；如果先删mysql，而在删除Redis时失败，则会直接读取到Redis中的旧值。如何解决数据不一致问题？重试机制可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中。当应用没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作，此时，我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了。否则的话，我们还需要再次进行重试。如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。2、多线程状态下其他线程读取到旧值假设：先删除缓存，再更新数据库。如果线程A先删除缓存，再更新数据库，而线程B在A删除缓存后读取该数据，则会发生缓存缺失，之后去mysql读取到旧数据（会增加mysql的压力）。之后会到Redis中写入刚刚读取到的旧数据，导致其他线程可能读取到该旧数据。解决方案在线程 A 更新完数据库值以后，我们可以让它先 sleep 一小段时间，再进行一次缓存删除操作。之所以要加上 sleep 的这段时间，就是为了让线程 B 能够先从数据库读取数据，再把缺失的数据写入缓存，然后，线程 A 再进行删除。所以，线程 A sleep 的时间，就需要大于线程 B 读取数据再写入缓存的时间。这个时间怎么确定呢？建议你在业务程序运行的时候，统计下线程读数据和写缓存的操作时间，以此为基础来进行估算。我们称为“延迟双删”。先更新数据库值，再删除缓存值。如果发生这种情况，则影响的线程较少，因为线程A肯定会很快删除旧值。因为不会发生缓存缺失，也不会增加mysql的压力删除缓存值或更新数据库失败而导致数据不一致，你可以使用重试机制确保删除或更新操作成功。在删除缓存值、更新数据库的这两步操作中，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读取到旧值，应对方案是延迟双删。

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