1. 淘汰缓存
如果是较为复杂的数据时,进行缓存的更新操作就会变得异常复杂,因此一般推荐选择淘汰缓存,而不是更新缓存。
2. 选择先淘汰缓存,再更新数据库
假如先更新数据库再淘汰缓存,如果淘汰缓存失败,那么后面的请求都会得到脏数据,直至缓存过期。
假如先淘汰缓存再更新数据库,如果更新数据库失败,只会产生一次缓存穿透,相比较而言,后者对业务则没有本质上的影响。
3. 延时双删策略
如下场景:同时有一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。
我们按如下步骤执行:
请求A进行写操作,删除缓存
请求B查询发现缓存不存在
请求B去数据库查询得到旧值
请求B将旧值写入缓存
请求A将新值写入数据库
次数便出现了数据不一致问题,此时我们可以采用延时双删策略得以解决。
public void write(String key,Object data){
redisUtils.del(key);
db.update(data);
Thread.Sleep(100);
redisUtils.del(key);
}
这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。这个时间设定可根据俄业务场景进行一个调节。
4. 数据库读写分离的场景
假如有如下场景:
两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。
我们按如下步骤执行:
请求A进行写操作,删除缓存
请求A将数据写入数据库了,
请求B查询缓存发现,缓存没有值
请求B去从库查询,这时,还没有完成主从同步,因此查询到的是旧值
请求B将旧值写入缓存
数据库完成主从同步,从库变为新值
依旧采用延时双删策略解决此问题。