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在一般的网站的架构中，我们都会采用缓存架构来抗住高并发场景下的读请求。那么对于写请求，先更新缓存还是先更新数据库？本文以商品库存信息为例，我们展开讨论，假设刚开始数据库库存=100，缓存中库存=100。这种情况下，当需要更新库存的时候，先更新数据库中的库存=99，然后再更新缓存=99。但是想象一种场景，由于网络原因，数据库更新成功，但是缓存更新失败，那么此时来了读请求，那么此时会读到缓存中的数据，与数据库中的数据不一致，那么就会产生错误。使用该策略，当需要更新库存的时候，先更新缓存中库存=99，然后再更新数据库=99。此时假设更新完缓存之后，由于网络原因，数据库还没有更新成功，但是此时有一个写请求过来，去缓存中请求数据得到的是更新之后的数据，然而数据库中还是之前的数据，这样就产生了不一致性的问题。虽然这种不一致性情况有些牵强，有人认为，写请求在前，读请求在后，虽然数据库此时没有更新成功，但是一旦网络恢复就会更新成功，与之前读到的是一致的，那么我们暂且认为这种情况也可以行得通。那么来看看该方案下的另一种情况，如果此时有大量的写请求，每次写请求都需要更新缓存，然后更新数据库，假设10ms中有10个写请求，但是只有一个读请求，需要更新10次缓存和10次数据库。这样在高并发场景下会给系统带来很大的延迟。那么，这种方案真的可行吗？真的是更新吗？这里要强调删除，而不是更新，我们可以看到上面一种情况在高并发场景下根本不适用，先删除缓存，之前需要更新10次缓存，10次数据库，我们优化为只需要删除一次缓存，更新10次数据库，当有一个读请求过来只是没有命中，去数据库读取一下，这样对性能的影响也不是很大。那么，再次思考一下，这样做在高并发情况下真的可以保证数据库和缓存中数据一致吗？在高并发场景下，当一个写请求过来之后，我们删除了缓存，还没有更新数据库，紧接着来了一个读请求，发现缓存中的数据被删除了，去数据库中读取数据后返回给用户，同时也更新到缓存。在这一系列请求结束之后，写请求才将数据库的数据更新到最新值，此时数据不一致性的问题。在上面，我们主要发现最主要的问题是数据库没有更新成功，读请求就直接读数据库了。那么我们是否可以让读请求在写请求完成之后再去读数据库呢？该方案的主要思路是在后台进程中我们可以创建多个队列，然后根据hash算法将写请求路由到不同的队列中，当来读请求的时候，就加入队列中，当写请求处理完毕后，再去处理读请求。1）可能会有大量读请求，这样读请求不就串行化了？因此只需要将第一个读请求加入队列中，其他读请求阻塞在cache。2）需要将同一份数据的写请求和读请求路由到同一个队列中。这种情况下，如果对于同一份数据有多个写请求同时在队列中，那么来一个读请求中加入队列中之后，一般写请求耗时比较久，那么读请求会需要很久才能返回。也许是缓存中根本没有，我们只需直接去数据库中读取即可，但是加入队列中却需要等待这么长时间。因此，我们可以设置读请求在队列中的等待超时时间，当达到一定时间时还在等待，那么直接去数据库读取返回即可。以上是本人对缓存数据库不一致情况的理解，本人能力有限，如有问题还望包含，也欢迎指正。谢谢！作者：不清不慎
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