在网站或APP的开发中，缓存机制是一个不可或缺的环节，可以提高网站或APP的访问速度，降低数据库压力。但在高并发环境下，缓存机制的作用更加明显，不仅可以有效减轻数据库的负载，还可以提高系统的稳定性和性能，从而给用户带来更好的体验。然而，在高并发场景下，更新缓存和更新数据库的顺序却是一个需要谨慎处理的问题。那么，在高并发场景下，到底应该先更新缓存还是先更新数据库呢？笔者将从多个角度分析这一问题。
先更新缓存还是先更新数据库？在高并发场景下，一个请求到达服务器后，往往会被多个线程同时处理，这时如果每个线程都去读取数据库，会造成数据库的压力突然增大，甚至崩溃。因此，在高并发场景下，可以采用缓存机制，将一些频繁访问的数据缓存到内存中，减轻数据库的压力。如下图所示：
当用户请求数据时，首先去缓存中读取数据，如果缓存中没有，则去数据库中查询，然后将结果丢到缓存中，并返回结果给用户。当缓存中的数据发生改变时，需要更新缓存。因此，更新缓存和更新数据库的顺序在高并发场景下显得尤为重要。
在实际开发中，一般有以下三种更新顺序：
1.先更新缓存，再更新数据库
这种方式在高并发环境下具有很好的性能表现，但可能会出现以下问题：当更新缓存成功后，数据库由于一些原因更新失败时，会导致缓存中存储的不是最新的数据，即缓存出现“脏数据”，会给用户带来很大的困扰。为了解决这个问题，可以设置一些数据的过期时间，一旦过期，就强制重新从数据库中获取数据，并更新缓存。
2.先更新数据库，再更新缓存
这种方式避免了上述“脏数据”的问题，但同时也带来了以下问题：由于先更新数据库，会导致缓存中的数据不是最新的，降低了访问速度，甚至会因为访问速度慢而受到“击穿”问题的影响。同时，由于请求数据的同时也在写入数据库，这可能会导致某些请求无法及时从数据库中读取到最新数据，甚至发生读写冲突。因此，这种方式不适用于高并发环境下。
.先更新数据库，再删除缓存
这种方式能避免读写冲突的问题，但会出现以下情况：由于删除缓存时可能出现失败的情况，如果在删除缓存失败的情况下，用户访问的刚好是被删除的缓存，将导致数据库和缓存不一致，这就出现了和第一种方式相同的问题。
综上，采用先更新缓存、再更新数据库，并设置过期时间的方式最有效。
缓存的抖动在高并发环境下，缓存会出现缓存抖动的情况，即同一时间缓存加载很多请求，导致对数据库的查询请求过多，增加了数据库的压力。为了解决缓存抖动问题，可以采用以下几种方式：
1.引入CDN
CDN（ContentDeliveryNetwork）是一种内容分发网络，可以将静态资源如图片、CSS、JS文件等缓存在全球各地的服务器，当用户访问该网站时，会自动选择距离用户最近的服务器访问静态资源，从而提高网站性能。同时，CDN中可以设置缓存过期时间，减轻数据库的负载。
2.引入消息队列
消息队列（MessageQueue）是一种异步处理的方式，可以将请求放入队列中，等到有空闲资源时再进行处理，从而有效降低服务器负载。当消息队列中积累的请求过多时，可以采用系统流控的方式，如直接丢弃请求、将请求放回队列等，防止消息队列引发雪崩效应。
.引入分布式缓存
分布式缓存能够将缓存分布在多个节点中，以提高系统的吞吐量，并增加系统的可扩展性。同时，分布式缓存中的每个节点可以拥有自己的缓存策略，即可以根据缓存的热度和实时性等因素选择不同的缓存策略，从而降低缓存抖动的风险。
缓存有效性的保证在高并发场景下，缓存有效性的保证是至关重要的。如果缓存不可用或缓存过期，将会导致用户看到错误的数据，这会给用户带来极大的困扰。因此，需要采用以下几种方式保证缓存有效性：
1.设定缓存过期时间
在高并发环境下，缓存数据需要定期更新，否则就会出现缓存过期的情况。为了解决这个问题，可以设置缓存的过期时间。当缓存过期时，可以重新从数据库中获取数据，并更新缓存。通常在开发中，推荐将缓存的过期时间设置为10分钟到1个小时之间。
2.设置缓存更新策略
当缓存中数据发生变化时，需要及时更新缓存。为了实现缓存更新，可以采用以下两种方式：
手动清除缓存：当数据发生变化时，手动清除缓存中的数据，一旦缓存过期，就重新从数据库中获取新数据，并更新缓存。
自动清除缓存：在数据更新时，自动清除缓存中的数据，或者在缓存过期时自动清除缓存中的数据。这种方式能够及时更新缓存，减轻数据库压力，但增加了服务器的负担，因此需要谨慎选择。
优化数据库查询性能在高并发场景下，为了降低数据库的压力，需要优化数据库的查询性能。具体措施如下：
1.设置索引
索引是加速数据库查询的一个重要手段。通过设置索引，可以快速定位查询的数据，提高查询的效率，降低数据库的压力。在设置索引时，需要注意以下几点：
只在需要查询的字段上设置索引；
合理设置索引数量，避免因索引过多而降低数据库性能；
定期维护索引，删除不必要的索引，优化不必要的查询。
2.优化查询语句
优化查询语句是提高数据库查询效率的重要手段。在优化查询语句时，需要注意以下几点：
避免使用大量子查询；
尽量避免使用JOIN；
合理使用LIMIT；
优化WHERE子句。
容灾备份在高并发场景下，服务器容易发生故障，因此需要进行容灾备份，以保证系统的稳定性。具体措施如下：
1.数据库主从备份
通过数据库主从备份，可以将数据实时复制到备份服务器上，一旦主服务器故障，备份服务器可以快速替代主服务器，保证系统的正常运行。在主从备份时，需要注意以下几点：
实现实时同步，避免数据的不一致性；
避免主从切换带来的数据丢失；
及时发现主从同步异常，防止故障扩散。
2.分布式存储
分布式存储是将数据分布在多个节点中，通过数据冗余和数据均衡的方式，提高系统的吞吐量和可扩展性，同时也增加了系统的容灾性。
.定时备份数据
在高并发场景下，需要定期备份数据以保证数据的完整性和持久性。在备份数据时，需要进行数据加密以保证数据不被泄露。
总结综上，高并发场景下的缓存更新和数据库更新顺序应该采用先更新缓存、再更新数据库的方式，并设置缓存的过期时间。为避免缓存抖动，可以引入CDN、消息队列和分布式缓存。为保证缓存的有效性，需要设置缓存更新策略。为优化数据库查询性能，需要设置索引、优化查询语句等。为保证系统的稳定性，需要进行容灾备份，包括数据库主从备份、分布式存储、定时备份数据等几方面。
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