Redis缓存主动更新的那些事儿，聊聊缓存怎么及时刷新不出错

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今天咱们来聊聊一个在开发中经常碰到的问题：用了Redis这种缓存之后，怎么才能让缓存里的数据跟数据库里的数据保持一致，特别是怎么主动、及时地去更新缓存，还尽量不出错，这事儿听起来简单，做起来坑可不少。

为啥要“主动更新”？

首先得明白,我们为啥不能放着缓存不管，有一种策略叫“缓存失效”，就是给缓存数据设置一个过期时间，比如10分钟，10分钟后，缓存自动消失，下次有请求来，发现缓存没了，就去数据库查，查完再塞回缓存，这种方法简单省心，但有个大问题：数据不一致的时间可能很长，想象一下，你刚在后台修改了商品价格，但用户可能最长要等10分钟才能看到新价格，这肯定不行，对于需要强一致性或者变化比较频繁的数据，我们就得采取“主动更新”的策略。

主动更新的常见姿势与坑

主动更新的核心思想就一句话：在数据库数据发生变化的同时，去把对应的缓存也更新掉，听着挺美，但具体咋做呢？这里有几个常见的办法和它们容易踩的坑。

1. 先更新数据库，再删除缓存 (Cache-Aside) 这是最常用、也最被推荐的一种方式，流程是这样的：当你要修改数据时，首先去数据库完成更新，立刻把Redis里对应的缓存键(key)删掉。

   

   • 好处是啥？ 简单直接，它避免了下面会提到的“先删缓存再更新数据库”的严重问题，它是“删除”缓存而不是“更新”缓存，这又是个聪明的地方，因为更新缓存可能涉及复杂的计算，如果连续更新多次数据库，你就要跟着更新多次缓存，可能最后一次的更新还没完成，反而把旧数据设回去了，直接删除就没这个烦恼，让下一个请求来的时候自己去数据库取新数据并重建缓存，虽然这次请求会慢一点，但保证了数据最终是正确的。
   • 会出什么错？ 最经典的坑是：在“更新数据库”成功之后，“删除缓存”这个动作失败了，这下可就坏了，数据库已经是新数据，但缓存里还是雷打不动的旧数据，后续所有请求读到的都是错的，你必须确保删除缓存的操作成功，通常的做法是重试几次，如果是在一个数据库事务里，可以把删除缓存的操作放在事务提交之后，如果删除失败，可以记录日志并触发告警，让人工介入，或者通过一些消息队列机制进行重试。

2. 先删除缓存，再更新数据库 这个顺序听起来也合理，先把缓存清掉，让后来的读请求直接去数据库读，我再去更新数据库，但这里面藏着一个大坑。

   • 大坑是啥？ 并发读写下的数据混乱，假设线程A要更新数据，它第一步先删除了缓存，这时，线程B来读这个数据了，发现缓存没有，就去数据库读。注意，此时线程A还没来得及更新数据库呢！所以线程B读到的就是旧数据，然后线程B顺手把这个旧数据又设置回缓存了，紧接着，线程A才慢悠悠地把新数据更新到数据库，结果就是：数据库里是新数据，但缓存里又被线程B塞回了旧数据，数据不一致发生了，这个坑比第一种策略里“删除失败”的坑更隐蔽，因为它是并发导致的，很难复现。

3. 通过订阅数据库的日志来更新 (Read/Write Through) 这是一种更高级、也更复杂的办法，它的思路是，我们不在应用代码里操心更新缓存的事，而是用一个独立的系统（比如Canal这样的中间件）去监听数据库的binlog（一种记录所有数据库变更的日志），当这个监听器发现数据库的某张表有数据变化时，它就会自动去更新或删除Redis中对应的缓存。

   • 好处是啥？ 解耦，应用代码只需要关心写数据库，缓存更新这个“脏活累活”交给了专门的系统，这样更可靠，也减少了在应用代码里写缓存更新逻辑出错的概率。
   • 难点在哪？ 架构变复杂了，你需要引入和维护一个新的中间件，而且这个中间件本身也可能出故障，解析数据库日志并准确匹配到缓存键，也需要一定的开发工作量，这对于简单的项目来说，可能有点“杀鸡用牛刀”。

怎么才能尽量“不出错”？

说完了方法,咱们总结一下怎么降低风险：

• 首选“先更新数据库，再删除缓存”：这是实践中的黄金法则，虽然它也有删除失败的风险，但这个风险是相对容易控制和发现的。
• 删除缓存一定要有重试机制：不能简单调用一次删除命令就了事，如果删除失败，至少要重试几次，可以把失败的任务扔到一个重试队列里，由后台任务不断尝试，直到成功。
• 设置合理的缓存过期时间作为兜底：即使你的主动更新策略万一出了问题，设置一个相对较长的过期时间（比如1小时或1天）也能作为一个最后的保障，在最坏的情况下，缓存过期后会自动失效，系统会从数据库加载正确数据，实现自我修复，这叫“兜底策略”，很重要。
• 对于一致性要求极高的场景，可以用分布式锁：如果某个数据绝对不能出错，可以在“读缓存”和“写数据库+删缓存”的时候都加上分布式锁，确保在更新数据的时候，不会有并发的读请求来捣乱，但这会严重影响性能，所以要慎用。
• 监控和告警：对缓存操作的成功率、延迟进行监控，如果发现删除缓存的失败率突然升高，要能及时收到告警，快速响应。

Redis缓存主动更新是个平衡的艺术,需要在性能、复杂性和数据一致性之间做权衡，没有一劳永逸的完美方案，但理解了每种方法的原理和坑，你就能根据自己业务的实际情况，选出最适合、最稳妥的那一条路。 结束）