C# 实操高并发分布式缓存解决方案

1. CAP 原则

CAP 原则也称为布鲁尔定理，由 Eric Brewer 在 2000 年提出，描述了分布式系统中的三个核心属性：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）。CAP 原则指出在分布式系统中，无法同时保证这三个属性，最多只能满足其中的两个。

一致性（Consistency）：系统对外表现为单个节点上的数据总是最新的，所有读请求都能获取到最近一次写入的数据。例如，像银行的交易系统，这种系统必须保持严格的一致性。
可用性（Availability）：系统能够始终对请求做出响应，即使部分节点故障，系统依然可以继续服务。例如，像亚马逊和谷歌这样的电商和搜索引擎系统，即使部分服务器出现问题，依然能保证大部分用户的访问。
分区容错性（Partition Tolerance）：当分布式系统的不同节点之间发生网络分区时，系统能够继续工作，而不发生崩溃或错误。例如，跨地域的分布式数据库系统需要在网络分区的情况下，仍保持系统的高可用性。

实际案例：

一致性优先：像银行系统、股票交易系统，这些系统需要确保每次查询的结果都是准确无误的，所以更注重数据一致性。
可用性优先：像电商、视频网站等，在这种场景下，哪怕数据可能不是最新的，也需要保证系统的响应速度和用户体验。
分区容错性优先：跨地域的社交网络、全球范围内的支付系统等，由于其涉及多个地理区域，网络延迟和网络分区问题普遍存在，系统需要具备分区容错性。

2. 实战准备

我们将创建一个 MySQL 数据库和 Redis 缓存，并设计两个操作：

更新数据：数据库和缓存都需要更新。
查询数据：优先从缓存中查询，如果缓存不存在，再从数据库中查询。
删除缓存：当缓存过期时或数据被更新时，需要删除缓存。

示例准备：

// 安装 MySql.Data 和 StackExchange.Redisusing MySql.Data.MySqlClient;
using StackExchange.Redis;
using System;
using System.Threading;class CacheWithDatabase
{private static MySqlConnection dbConnection;private static ConnectionMultiplexer redisConnection;private static IDatabase redisCache;static void Main(string[] args){// 初始化数据库连接string dbConnectionString = "Server=localhost;Database=testdb;Uid=root;Pwd=password;";dbConnection = new MySqlConnection(dbConnectionString);dbConnection.Open();// 初始化 Redis 连接redisConnection = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");redisCache = redisConnection.GetDatabase();// 模拟缓存与数据库的操作UpdateData("key1", "new value");string value = GetData("key1");Console.WriteLine("Retrieved value: " + value);// 删除缓存DeleteCache("key1");}// 更新数据方法static void UpdateData(string key, string newValue){// 更新数据库string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection)){cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);cmd.ExecuteNonQuery();}// 更新缓存redisCache.StringSet(key, newValue);Console.WriteLine("Updated cache with key: " + key);}// 查询数据方法static string GetData(string key){// 先查询缓存string cachedValue = redisCache.StringGet(key);if (cachedValue != null){Console.WriteLine("Cache hit: " + key);return cachedValue;}// 如果缓存没有命中，则查询数据库string query = "SELECT value FROM test_table WHERE key = @key";using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection)){cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);string dbValue = (string)cmd.ExecuteScalar();if (dbValue != null){redisCache.StringSet(key, dbValue); // 将数据缓存Console.WriteLine("Cache miss. Database hit: " + key);return dbValue;}return null;}}// 删除缓存方法static void DeleteCache(string key){redisCache.KeyDelete(key);Console.WriteLine("Cache deleted for key: " + key);}
}

3. 缓存更新策略分析

缓存更新策略在高并发场景下尤为重要，避免不一致性和性能瓶颈的挑战，常见的缓存更新策略有以下几种：

写回缓存：在写数据时同时更新缓存和数据库。
缓存失效：缓存与数据库更新保持异步，数据变更时仅删除缓存，让后续查询自行更新。
定时刷新：定期刷新缓存的数据。

4. 方案 1 - 先更新缓存，再更新数据库

在此方案中，首先更新缓存，再更新数据库，这种方式可以保证较高的系统性能，因为用户查询时可以快速获得缓存中的最新数据。

多线程示例：

static void UpdateDataWithPriority(string key, string newValue)
{Thread cacheThread = new Thread(() => {// 更新缓存redisCache.StringSet(key, newValue);Console.WriteLine("Cache updated with priority for key: " + key);});Thread dbThread = new Thread(() =>{// 更新数据库string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection)){cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);cmd.ExecuteNonQuery();}Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);});cacheThread.Start();dbThread.Start();cacheThread.Join();dbThread.Join();
}

5. 方案 2 - 先更新数据库，再更新缓存

此策略的优点是保证数据持久化安全性，先将数据存入数据库，减少丢失数据的风险。

static void UpdateDataAfterDB(string key, string newValue)
{Thread dbThread = new Thread(() =>{// 更新数据库string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection)){cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);cmd.ExecuteNonQuery();}Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);});Thread cacheThread = new Thread(() => {// 更新缓存redisCache.StringSet(key, newValue);Console.WriteLine("Cache updated after database update for key: " + key);});dbThread.Start();dbThread.Join();  // 确保数据库先更新cacheThread.Start();
}

6. 方案 3 - 先删除缓存，再更新数据库

static void UpdateAfterCacheDeletion(string key, string newValue)
{Thread cacheDeletionThread = new Thread(() => {// 删除缓存redisCache.KeyDelete(key);Console.WriteLine("Cache deleted for key: " + key);});Thread dbUpdateThread = new Thread(() =>{// 更新数据库string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection)){cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);cmd.ExecuteNonQuery();}Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);});cacheDeletionThread.Start();dbUpdateThread.Start();cacheDeletionThread.Join();dbUpdateThread.Join();
}

7. 方案 4 - 先更新数据库，再删除缓存

static void UpdateAfterDBThenDeleteCache(string key, string newValue)
{Thread dbUpdateThread = new Thread(() =>{// 更新数据库string query = "UPDATE test_table SET value = @newValue WHERE key = @key";using (MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(query, dbConnection)){cmd.Parameters.AddWithValue("@newValue", newValue);cmd.Parameters.AddWithValue("@key", key);cmd.ExecuteNonQuery();}Console.WriteLine("Database updated for key: " + key);});Thread cacheDeletionThread = new Thread(() => {// 删除缓存redisCache.KeyDelete(key);Console.WriteLine("Cache deleted for key: " + key);});dbUpdateThread.Start();dbUpdateThread.Join();  // 确保数据库更新后再删除缓存cacheDeletionThread.Start();
}