答案:PostgreSQL与分布式缓存一致性需结合业务设计策略。1. Cache-Aside模式下先更新数据库再删缓存;2. 删除优于更新以避免并发问题;3. 利用触发器+NOTIFY或CDC机制异步同步变更;4. 设置TTL兜底,保证最终一致,防止数据孤岛。

PostgreSQL 本身不直接提供分布式缓存功能,但实际应用中常与 Redis、Memcached 等外部缓存系统配合使用以提升性能。在这种架构下,缓存与数据库的数据一致性成为关键问题。解决 PostgreSQL 与分布式缓存之间的一致性,需要结合业务场景设计合理的策略。
这是最常用的缓存协同模式。应用层直接控制数据库和缓存的读写顺序。
读操作:先查缓存,命中则返回;未命中则从 PostgreSQL 查询,并将结果写入缓存。 写操作:先更新 PostgreSQL,成功后再删除(或更新)缓存中的对应数据。这种模式简单可控,适合大多数场景。关键在于写操作后必须清除旧缓存,避免脏数据。
在写操作后,推荐删除缓存项而不是直接更新其内容。原因如下:
下次读请求会触发一次数据库查询并重建缓存,虽有一次延迟,但保证了最终一致性。
PostgreSQL 提供多种机制辅助缓存同步:
触发器 + NOTIFY:在表上创建触发器,当数据变更时发送 NOTIFY 消息。外部监听进程(如 Python 或 Go 服务)接收消息后清理对应缓存。 逻辑复制 / CDC(Change Data Capture):通过解码 WAL 日志获取数据变更,异步推送至缓存清理服务。工具如 Wal2Json、Debezium 可实现这一功能。这类方式解耦了业务逻辑与缓存操作,适合高并发或微服务架构。
即使有主动清理机制,也应为缓存设置 TTL(Time-To-Live),作为兜底策略。
例如,对用户资料缓存设为 5 分钟,在高频读取场景下平衡性能与一致性。
基本上就这些。核心是根据业务容忍度选择“强一致”或“最终一致”。高频写场景建议结合 CDC 实现异步清理,普通场景用 Cache-Aside 加延迟双删即可。关键是不让缓存成为数据孤岛。
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