1、简介

在客户端请求数据时，如果能在缓存中命中数据，那就查询缓存，不用在去查询数据库，从而减轻数据库的压力，提高服务器的性能。

2、问题如何保证两者的一致性

先更新数据库在删除缓存

难点：如何保证这两个操作都执行成功？

如果删除缓存失败了怎么办？

这次用户的投诉是因为在删除缓存（第二个操作）的时候失败了，导致缓存还是旧值，而数据库是最新值，造成数据库和缓存数据不一致的问题，会对敏感业务造成影响。

例子：

应用要把数据 X 的值从 1 更新为 2，先成功更新了数据库，然后在 Redis 缓存中删除 X 的缓存，但是这个操作却失败了，这个时候数据库中 X 的新值为 2，Redis 中的 X 的缓存值为 1，出现了数据库和缓存数据不一致的问题。

那么，后续有访问数据 X 的请求，会先在 Redis 中查询，因为缓存并没有 诶删除，所以会缓存命中，但是读到的却是旧值 1。

其实不管是先操作数据库，还是先操作缓存，只要第二个操作失败都会出现数据一致的问题。

问题原因知道了，该怎么解决呢？有两种方法：

• 重试机制。
• 订阅 MySQL binlog，再操作缓存。

先来说第一种。

重试机制

我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。

• 如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，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。
• 如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

举个例子，来说明重试机制的过程。

订阅 MySQL binlog，再操作缓存

「先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。

于是我们就可以通过订阅 binlog 日志，拿到具体要操作的数据，然后再执行缓存删除，阿里巴巴开源的 Canal 中间件就是基于这个实现的。

Canal 模拟 MySQL 主从复制的交互协议，把自己伪装成一个 MySQL 的从节点，向 MySQL 主节点发送 dump 请求，MySQL 收到请求后，就会开始推送 Binlog 给 Canal，Canal 解析 Binlog 字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，供下游程序订阅使用。

下图是 Canal 的工作原理：

所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点，都是采用异步操作缓存。

删除一个数据，相比更新一个数据更加轻量级，出问题的概率更小。在实际业务中，缓存的数据可能不是直接来自数据库表，也许来自多张底层数据表的聚合。