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缓存与数据库一致性

问题​

如何保证缓存和数据库的数据一致性？

答案​

一致性问题​

当数据同时存在于数据库和缓存中时，更新操作可能导致两者不一致。

常见策略​

策略读写一致性
Cache Aside（旁路缓存）缓存命中返回；未命中查 DB 写缓存更新 DB，删除缓存最终一致
Read/Write Through读写都通过缓存层缓存层同步更新 DB强一致
Write Behind同 Cache Aside缓存异步批量写 DB弱一致

Cache Aside（最常用）​

cache-aside.ts
class UserService {
  // 读：先查缓存 → 未命中查 DB → 写入缓存
  async getUser(id: string): Promise<User> {
    const cacheKey = `user:${id}`;
    const cached = await redis.get(cacheKey);
    if (cached) return JSON.parse(cached);

    const user = await db.user.findUnique({ where: { id } });
    if (user) {
      await redis.set(cacheKey, JSON.stringify(user), 'EX', 3600);
    }
    return user;
  }

  // 写：先更新 DB → 再删除缓存
  async updateUser(id: string, data: UpdateUserDto): Promise<User> {
    // 1. 更新数据库
    const user = await db.user.update({ where: { id }, data });
    // 2. 删除缓存（下次读时重建）
    await redis.del(`user:${id}`);
    return user;
  }
}
为什么是删除缓存而不是更新缓存？
  1. 更新缓存可能有并发问题（A 在 B 之前更新 DB 但在 B 之后写缓存）
  2. 缓存可能包含复杂计算结果，更新代价高
  3. 删除后 lazy load 更简单可靠

并发不一致问题​

延迟双删​

delayed-double-delete.ts
async function updateWithDoubleDelete(id: string, data: UpdateUserDto) {
  const cacheKey = `user:${id}`;

  // 1. 先删缓存
  await redis.del(cacheKey);

  // 2. 更新数据库
  await db.user.update({ where: { id }, data });

  // 3. 延迟再删一次缓存（覆盖期间可能被写入的脏数据）
  setTimeout(async () => {
    await redis.del(cacheKey);
  }, 500); // 延迟 500ms，大于一次读请求的时间
}

基于消息队列的方案​

mq-cache-invalidation.ts
// 写操作
async function updateUser(id: string, data: UpdateUserDto) {
  await db.user.update({ where: { id }, data });
  // 发消息到队列，由消费者负责删缓存
  await messageQueue.publish('cache:invalidate', {
    key: `user:${id}`,
    retries: 3,
  });
}

// 消费者
messageQueue.subscribe('cache:invalidate', async (msg) => {
  await redis.del(msg.key);
});

常见面试问题​

Q1: 先更新 DB 还是先删缓存？​

答案：

推荐先更新 DB，再删缓存。 原因：

  • 先删缓存再更新 DB：删缓存后、更新 DB 前，其他请求读到旧数据并写入缓存
  • 先更新 DB 再删缓存：即使删缓存失败，下次缓存过期后也会读到新数据

Q2: 缓存过期时间怎么设？​

答案：

  • 变化频繁的数据：短 TTL（1-5 分钟）
  • 变化不频繁：长 TTL（1-24 小时）
  • 添加随机偏移防止缓存雪崩：baseTime + random(0, 300)

Q3: 强一致性场景怎么办？​

答案：

  1. 不用缓存，直接读数据库
  2. 使用分布式锁保证读写串行
  3. binlog + CDC 实时同步

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