前言:

继续上一篇向爬虫而生---Redis 探究篇8＜保障缓存和持久化数据一致性的研究与实现(1)＞-CSDN博客

缓存双写一致性是指在系统中同时使用缓存和持久化存储时，保证两者数据的一致性。我们将探讨四种缓存双写一致性的解决方案：

• 先更新持久化存储再更新缓存
• 先更新缓存再更新持久化存储
• 更新缓存和持久化存储同时进行
• 延迟双写策略

每种方案都有其适用的场景和权衡，我们将分析其优点、挑战和实现方法。

正文:

缓存双写一致性的需求和挑战

        在一个典型的应用系统中，数据经常被读取和写入，其中读取操作更频繁。为了提高读取性能，我们可以使用缓存来缓存数据，减少对持久化存储的访问。然而，一旦数据发生变动，就需要更新持久化存储和缓存中的数据，以保证数据的一致性。

缓存双写一致性面临以下需求和挑战：

• 数据一致性：在更新数据时，确保持久化存储和缓存中的数据保持一致，避免脏读或数据不一致的问题。
• 原子性和一致性：更新持久化存储和缓存应该是一个原子操作，要么两者同时成功，要么都失败，以确保一致性。
• 性能和可扩展性：保证双写一致性的方案应具备较高的性能和可扩展性，避免成为系统的性能瓶颈。

接下来,我们将分别探讨先更新持久化存储再更新缓存的基于事务的实现方式和基于消息队列的实现方式。

缓存双写一致性的解决方案

1.先更新持久化存储，再更新缓存

        这种方式先将数据写入持久化存储，然后再更新缓存。它可以确保持久化存储和缓存中的数据一致性，并且对于数据的读操作不会受到性能的影响。我们将分别讨论基于事务和基于消息队列的实现方式。

A.基于事务的实现方式

在这种实现方式中，我们使用事务来确保对持久化存储和缓存的更新是原子性的。当更新持久化存储时，我们创建一个事务，并在事务中执行相应的更新操作。如果持久化存储更新成功，我们再更新缓存。如果持久化存储更新失败，我们回滚事务，以确保数据的一致性。

def update_persistent_storage(data):# 在持久化存储中执行更新操作，使用数据库事务transaction = persistent_storage.start_transaction()try:persistent_storage.update(data)transaction.commit()update_cache(data)except:transaction.rollback()

B.基于消息队列的实现方式

        另一种实现先更新持久化存储再更新缓存的方式是使用消息队列。消息队列提供了异步处理的能力，可以将更新操作放入队列中，然后后台异步处理这些更新操作。这样可以将缓存更新和持久化存储更新解耦，提高系统的性能和可扩展性。

首先，当数据需要更新时，我们将更新操作封装成一个消息，并将其发送到消息队列中。后台的消费者应用程序会从消息队列中获取消息，并依次处理这些更新操作。在处理每个更新操作时，消费者会先对持