在高并发环境下，缓存与数据库，哪个优先级更高？

咱们先别急着上硬核方案，回到原点思考一下。为什么我们需要缓存？

MQ的一大优势就是自带重试机制。如果消费者删除失败了MQ会自动把消息重新投递过来直到成功为止。 我晕... 如果重试多次还是不行，还可以把消息扔进死信队列，人工介入处理。

为什么要休眠？就是为了等那个“倒霉”的读请求把旧数据写进缓存。等它写完了我再来一次删除，把它的劳动成果清空。 雪糕刺客。 这样就能保证到头来缓存里要么是空的，要么是下次读请求重新填的新数据。

纯属忽悠。 优化实践示例:假设一个高并发应用需要优先初始化缓存客户端和数据库连接池,再初始化业务Bean.它拥有比~@Order~更高的优先级,用于决定自动配置类之间的加载顺序.

一、 高并发场景下Bean加载顺序的挑战与优化目标

他破防了。 在高并发或要求快速弹性伸缩的微服务环境中,应用的启动速度至关重要.

事实上... 这种方案虽然好，但对业务代码有一定的侵入性，你得引入MQ客户端，还得处理消息发送的逻辑。不过为了系统的稳定性，这点代价通常是值得的。

太坑了。 这时候，缓存里存的是A的旧值，数据库里是B的新值。两边又不一致了。而且，这个方案还有一个很现实的问题：浪费资源。如果缓存数据不是简单的字符串， 而是要经过复杂的计算、聚合才能得出后来啊，那你每次写数据库都要算一遍，CPU不干了吗？

如果你觉得上面的方案还不够完美， 或者你的系统对一致性要求到了“变态”的程度，那我们还有更高级的招数。

当然架构复杂度也会随之上升，你需要维护Canal、MQ等一系列中间件。 反思一下。 但对于高并发、大数据量的系统来说这笔投入绝对是划算的。

既然先删缓存不行，那再说说一种方案：先写数据库，成功之后再删缓存。

更别提那些“写多读少”的业务场景了你辛辛苦苦算出来写进缓存， 我可是吃过亏的。 后来啊根本没人来读，这不是典型的“瞎忙活”吗？

技术架构的设计，本质上就是在一致性、可用性、分区容错性以及成本之间做权衡。不要迷信某种特定的模式，要结合自己的业务场景，读多还是写多？对实时性要求高不高？团队能否驾驭复杂的中间件，不夸张地说...？

你可能会说那我在代码里直接加个`try-catch`，失败了就重试几次不就行了吗？

未来可期。 所以同步重试只能作为一种辅助手段，不能完全依赖它。我们需要更优雅的异步方案。

希望这篇文章能让你在面对缓存和数据库的纠结时能多一份从容，少一份焦虑。毕竟架构师的价值， 不妨... 不就是在这些两难的抉择中，找到那条最适合当下的路吗？

说到底。 但是这里有个隐藏的逻辑漏洞。假设两个请求一边来了：请求A和请求B都要修改同一条数据。请求A先改了数据库，请求B后改了数据库。按理说数据库里再说说应该是B的值。但是如果网络原因，B更新缓存的操作比A快呢？

还记得前面说的“先删缓存，再写数据库”在并发下的问题吗？我们可以用“缓存双删”来缓解。

不靠谱。 聊了这么多，其实我想表达的是：缓存优先还是数据库？”这个问题上，从来没有一个标准的“正确答案”。

我傻了。 这套方案最大的优点就是彻底解耦。业务接口里只有数据库操作，逻辑简单清晰，性能自然高。缓存删除的工作完全交给了异步的订阅者去做。而且，主要原因是数据是落库的，Binlog里有记录，所以不会丢数据，可靠性极高。

就这样吧... 这就好比你家楼下有个便利店， 而沃尔玛超市大量的I/O操作会让磁盘累得冒烟，CPU和内存资源也会被迅速耗尽。

但如果你面对的是百万、 千万级的流量，那“订阅Binlog+异步删除”可能就是你不得不上的选择。

所以缓存的主要目的， 就是把那些“热点数据”——也就是大家经常查、经常用的数据，临时搬到内存里。这样一来后续的查询请求直接从内存拿，速度飞起，数据库的压力也小了。这听起来很美好，对吧，我当场石化。？

如果你的系统只是几千几万的并发， 那“先写数据库，再删缓存”加上简单的重试，可能就足够了。别为了那一点点按道理讲的不一致，把系统搞得过于复杂，拖进度。。

踩个点。 除了MQ，还有一种比较“笨”但有效的办法：定时任务。

我始终觉得... 业务代码在更新完数据库后如果删除缓存失败， 或者不管成功与否，我们都发送一条“删除缓存”的消息到MQ服务器。然后有一个专门的消费者服务，监听这个消息，收到消息后去施行真正的删除缓存操作。

摆烂... 假设有一写一读操作,先操作缓存,在操作数据库.OK,酱紫,就有问题了吧,老数据入到缓存了,每次读都是老数据啦,缓存与数据与数据库数...

具体操作是：1. 先删除缓存。2. 更新数据库。 我好了。 3. 休眠一小会儿。4. 删除缓存。

所以先写缓存再写数据库，这种方案基本没人用，风险太大。

千万别这么干！这绝对是个大坑。你想啊，如果你刚把缓存更新成了最新值，后来啊写数据库的时候网络抖了一下或者数据库挂了事务回滚了。这时候会发生什么？缓存里是新数据，数据库里是旧数据。这就相当于你告诉全世界“我发财了”，后来啊你银行卡里余额还是零。这就是典型的“脏数据”问题，一旦发生，后果不堪设想。

优化一下。 很多时候， 我们为了追求那极致的响应速度，恨不得把所有数据都塞进Redis里让数据库“冷宫”吃灰。但现实往往很骨感，一旦数据出现不一致，老板的咆哮声可能比服务器的风扇声还要大。今天我们就抛开那些教科书式的教条， 用最接地气的方式，聊聊在高并发这个大熔炉里缓存与数据库到底该如何相处。

既然直接更新缓存有这么多坑，那我们换个思路：我不更新了我直接把缓存删了行不行？下次有人来查的时候，再去数据库读，然后回填缓存，这叫“懒加载”，纯正。。

双写操作,先操作缓存,在操作数据库。。高并发-高负载数据库解决方案 简单来说... .先说说,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.

再更新缓存 如果一边有两个写请求需要更新数据， 每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。 先更新数据库， 再更新缓存 如上图的施行过程： 写请求1更新数据库，将 age字段更新为18； 写请求2更新数据库，将 age字段更新为20； 写请求2更新缓存，缓存 age设置为20； 写请求1更新缓

在大型系统中,为了减少数据库压力通常会引入缓存机制,一旦引入缓存又很容 欧了！ 易造成缓存和数据库数据不一致,导致用户看到的是旧数据。.为了减少数...

躺平... 有些朋友觉得， 既然缓存快，那我先更新缓存，再慢吞吞地去更新数据库，这样用户不就能最快看到新数据了吗？

这是目前大厂里非常流行的一种方案，堪称“优雅”。

这也行？ 结局很悲惨：数据库是新值，缓存里却稳稳地躺着旧值。而且这个旧值要一直待到过期，或者下次有写操作来清理它。这明摆着不是我们想要的后来啊。

哎，对！ 想法很丰满，现实很骨感。如果你的业务接口本身并发量就很高，你在这个接口里做同步重试，会阻塞当前线程，严重影响接口的性能。万一重试几次都失败，客户端是不是要等到天荒地老？

高并发场景下数据库与缓存的性能差异分析.内存淘汰策略:内存达到阈值时,自动淘汰过期或低优先级数据,释放内存。.在高并发场景中,缓存通常能稳定应对大量请求,而数据库却容易崩溃.，试着...

这个方案在低并发下没问题，但在高并发下又要出幺蛾子了。想象一下此时有一个写请求D，要把数据改成新值。它先把缓存删了。就在这一瞬间，一个读请求C过来了。它一看缓存没数据，赶紧去数据库查。好巧不巧，它查到的是D还没写入的旧值。然后C把这个旧值写回了缓存，心情复杂。。

这个方案虽然能解决问题，但那个“休眠”时间很难把控。太短了没用，太长了影响性能。 优化一下。 而且，如果第二次删除又失败了还得配合重试机制使用。

既然“先写数据库， 再删缓存”是目前的优选，那我们就得想办法解决“删缓存失败”这个致命伤。 结果你猜怎么着？ 这时候，就需要祭出我们的“重试机制”大法了。

我们可以搞一张“重试表”。当业务代码更新数据库后如果删除缓存失败，就把这条数据的key写入重试表。然后写一个定时任务，比如每分钟跑一次扫描这张表，把里面的缓存key删掉，删成功后就把记录从表里删掉。

它的核心思想是：业务代码只管操作数据库，完全不用操心缓存，让我们一起...！

但问题来了：便利店的数据如果和沃尔玛不一样了怎么办？你刚这个问题会被无限放大，反思一下。。

cache miss 4）线程B从DB获取最新数据 5）线程B一边set cache 这种方案没有明显的并发问题， 但是有可能步骤二删除缓存失败，虽然概率比较小，优于方案一和方案二，平时工作中也是使用方案三。 综上对比，我们一般采用方案三，但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢？ 缓存维护方案四 这个是方案三的改进方案， 都是先操作数据库再操作缓存，我们来看一下流程图： 通过，性价比超高。

我悟了。 但如果在高并发的业务场景中,写数据库和写缓存,都属于远程操作.也就是说:在高并发场景中,如果多个线程一边施行先写数据库,再写缓存的操作,可能会出现数据库是新值,而缓存中是旧值,两边数据不一致的情况。.

高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计.docx.比方说,在高并发场景下,某个数据项的缓存可能会被清理掉,而数据库中的数据却没有被更新,这样就会导致缓存和数据库中的数据不一致.

给力。 原文写的很好:高并发下先操作数据库还是先操作缓存.TCSQL高并发实时列表缓存数据库原理图.

这个方案的缺点是实时性差点意思。定时任务有延迟，可能数据库都改了半天了缓存才被删掉。 共勉。 但对于一些对实时性要求没那么苛刻的业务，这招挺好使，而且技术实现成本低。

紧接着，D把新值写入了数据库。

挺好。 既然要保证一致，那在写数据的时候，我们该怎么处理缓存呢？目前业界主流的玩法大概有四种，咱们一个个来扒一扒它们的底裤。

我们可以引入消息队列，比如RabbitMQ或者RocketMQ。流程是这样的：

于是方案变成了：先删缓存，再写数据库。

但是这并不意味着它完美无缺。如果删缓存的那一步失败了怎么办？比如Redis抖动了一下没删掉。那数据库是新值，缓存还是旧值，不一致的问题依然存在，我当场石化。。

摸鱼。 我们利用MySQL的Binlog机制， 使用像Canal这样的中间件，成MySQL的从库，订阅Binlog。一旦检测到数据库有数据变更， Canal就会解析出变更的数据，然后发送到MQ，或者直接调用程序去删除对应的缓存。

为什么这个方案被很多人推崇？主要原因是从概率上讲，写数据库的操作通常比删缓存要慢。所以读请求一般比写请求先完成。也就是说当写请求准备删缓存的时候，读请求早就把旧数据读走并结束了。这时候删缓存，影响最小。

说起来... 那反过来了呢？先更新数据库，成功之后再把缓存更新一遍。这听起来稳妥多了毕竟数据库是源头。

而数据库优化则涉及到索引、查询优化等方面,这些都是在高并发环境下不可或缺的技术。 纯属忽悠。 .队列的高级用法包括延迟任务、优先级队列等.高并发优...