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一、同步双写的强一致性逻辑

1. 理论上的强一致性机制

• 原子性保证：
  若数据库与缓存的写操作在同一事务中完成（如分布式事务框架 Seata），则：

  • 成功：两者均更新，数据一致。
  • 失败：事务回滚，数据回退到初始状态。

  @Transactional
  public void updateData(Data data) {mysql.update(data);  // 更新数据库redis.set(data.key, data.value);  // 同步更新缓存
  }
  

• 时序控制：
  在单线程或无并发冲突的场景下，同步双写能确保缓存与数据库的实时一致，避免脏读。

2. 适用场景

• 低并发业务：如后台管理系统、配置项更新。
• 强一致性要求：如金融账户余额、库存核心数据（需结合分布式锁）。

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二、同步双写的实践局限性

1. 性能瓶颈

• 吞吐量下降：
  同步双写的延迟等于数据库与缓存操作的总和。若 Redis 写入耗时 2ms，MySQL 写入耗时 5ms，单次操作延迟为 7ms，QPS 上限约 142（1000ms/7ms），远低于纯数据库操作的 200 QPS。
• 资源竞争：
  高并发下，线程因等待 Redis 和 MySQL 的响应而阻塞，加剧性能恶化。

2. 原子性失效风险

• 非事务性缓存：
  Redis 不支持与 MySQL 的跨系统事务（如 XA 协议），若缓存写入失败而数据库提交成功，将导致永久性不一致。
• 补偿复杂度：
  需额外实现回滚逻辑（如监听 MySQL Binlog 修复缓存），违背同步双写的初衷。

3. 并发写冲突

• 时序覆盖问题：
  若两个并发请求先后更新同一数据：
  1. 线程A更新数据库为100，更新缓存为100。
  2. 线程B更新数据库为150，更新缓存为150。
  • 若缓存写入顺序为 B→A，最终缓存值为100（与数据库150冲突）。

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三、为何优先选择"删缓存"策略

1. 删缓存的优势

• 降低并发冲突：
  删除缓存后，后续读请求会触发缓存重建，此时直接从数据库加载最新值，避免旧数据残留。
• 简化一致性模型：
  通过 Cache-Aside 模式（先更新数据库再删缓存）或 延迟双删，将一致性风险窗口控制在极短时间。

  写流程：
  1. 删除缓存 → 2. 更新数据库 → 3. 延迟（如 500ms） → 4. 再次删除缓存
  

2. 删缓存的强一致性增强

• 分布式锁：
  在删缓存和更新数据库时加锁，确保同一时刻仅一个线程操作数据。

  RLock lock = redisson.getLock("data_lock");
  lock.lock();
  try {redis.delete(key);mysql.update(data);
  } finally {lock.unlock();
  }
  

• 版本号控制：
  在缓存值中嵌入版本号，更新时校验版本，防止旧数据覆盖。

  {"value": "data","version": 3  // 与数据库版本号同步
  }
  

3. 最终一致性的项目实践

• 异步监听 Binlog：
  通过 Canal 或 Debezium 监听 MySQL 变更日志，异步更新或删除缓存，实现最终一致性。

  MySQL → Binlog → MQ（如 Kafka） → 消费者更新/删除缓存
  

  • 优势：业务代码零侵入，数据变更与缓存操作解耦。
  • 延迟：通常控制在 100ms 以内，满足多数业务需求。

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四、同步双写与删缓存的对比决策

维度	同步双写	删缓存策略
一致性强度	理论强一致，实际受限于原子性	最终一致（通过延迟双删、Binlog 监听增强）
性能影响	高延迟、低吞吐	低延迟、高吞吐
并发安全性	低（需额外锁机制）	高（依赖缓存重建时序控制）
适用场景	低频强一致需求（如金融核心数据）	高频最终一致需求（如商品详情、社交动态）