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缓存技术在许多软件开发项目中都得到了广泛的应用，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，软件开发缓存一致性应用场景与方法。
一致性
缓存一致性，指的是缓存中的数据，与数据库中的数据是否一致
可以理解为数据的快照与实时数据是否相等，在实时数据变动的过程中以及数据快照同步中产生的问题，即缓存一致性问题(也可以归类于数据双写问题)
业务场景
生产中面临数据的高频读取，为了降低数据库压力，就可以考虑将数据放入缓存中，缓存又可分为本地缓存与分布式缓存
本地缓存&分布式缓存
本地缓存指的是机器上的缓存，如Guava和Ehcache，此类缓存多受限于机器内存与分布式部署同步困难等问题
分布式缓存指的是数据存放在服务端，使用方访问同一份数据，如Redis，MemCache，此类缓存存在丢数据，数据延时，服务宕机等问题
本地缓存一致性问题
若硬要比较本地缓存与分布式缓存的优劣，那么本地缓存大的优势就在于不需要与云端缓存服务器交互，减少了网络和IO消耗，但是本人目前感知来看，差距其实非常小;
且本地缓存大的难题就是如何做到不同实例之间的同步，现有的做法是使用MQ或RPC广播模式，一台实例更新数据库后通知其他实例进行刷新，但无法解决的就是通知过程中新启动的实例，以及通知失败的情况，在强一致性场景下，这样的异常是无法接受的
分布式缓存一致性问题
承接上述，分布式缓存的本质则是将数据库的数据写入到缓存服务端，当数据库发生变更，将变更同步至缓存服务端的过程中，缓存与数据库的数据是不一致的，就涉及到了缓存一致性问题，下文将继续讲解缓存一致性方案
解决方案
读数据
面临强一致性场景时，可以考虑将数据放入缓存(过期或永不过期都可)，服务端只能从缓存读取数据，当发现缓存中没有数据时，服务端加锁读取数据库，此时只有一个请求可以访问数据库，查询结束后将结果写入缓存，其他请求阻塞至缓存写入完成，再从缓存中读取数据
服务端处理查询请求，尝试从缓存中查询数据
缓存中存在数据，则直接返回
缓存中不存在数据，则加锁查询数据库，查库结束将数据放入缓存
其他请求直接读取缓存
写数据
写数据时可先行修改数据库，再将缓存更新或删除(删除时，直到下一次查询请求到来时，新数据才会写入缓存)，此方案在数据写入到缓存更新的过程中，其他查询请求依然将访问到旧的数据，无法保证绝对的一致性
若需要强一致性方案，则可直接将缓存删除，并阻塞所有读取请求，然后加锁写数据，再将数据放入缓存中，类似于读写锁的概念，读写互斥，此方案由于强一致性约束，相上述方案性能会差一些，需要结合具体场景使用
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加抖音太原达内IT培训学习了解。
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2024-01-19
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