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前言：
只有应用到缓存，无论是本地缓存还是应用 Redis 做缓存，那么就会存在数据同步不统一的问题。
- 先读取缓存，缓存数据有，则立刻返回后果
- 如果缓存中没有数据，则从数据库中读取数据
- 把读取到的数据同步到缓存中，提供下次读申请返回数据
这样的作法是大多数人应用缓存的形式，这样能无效加重数据库压力，然而如果批改删除数据，因为缓存无奈感知到数据在数据库中的批改。
这样就会造成数据库中的数据与缓存中数据不统一。
那么该如何解决呢？
有上面 4 种解决方案：
- 先更新缓存，再更新数据库
- 先更新数据库，再更新缓存
- 先删除缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后删除缓存
上面咱们一一来看下每个计划的可行性：
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注释
一、先更新缓存，再更新数据库
这个计划咱们个别不思考。起因是更新缓存胜利，然而更新数据库出现异常了。
会导致缓存数据与数据库数据齐全不统一，而且很难觉察，因为缓存中的数据始终都存在。
二、先更新 DB，再更新缓存
这个计划咱们个别也是不思考，起因跟计划 1 一样，数据库更新胜利了，缓存更新失败，同样会呈现数据不统一问题，且不容易被发现，因为缓存中始终存在数据。
三、先删除缓存，后更新 DB
这个计划再并发场景下也会出问题，具体呈现的起因如下：
两个并发申请：申请 A（更新操作）和申请 B（读取操作）
- 申请 A 会先删除 Redis 中的数据，而后去更新数据库
- 此时申请 B 看到 Redis 中的数据是空的，回去数据库中查问该值，补充到 Redis 缓存中
- 此时申请 A 并没有更新胜利，或者是事务还未提交（MySQL 的事务隔离级别，会导致未提交的事务数据不会被另一个线程看到），申请 B 去数据库查问失去旧值.
这时候就会产生数据库和 Redis 数据不统一的问题。
因而个别也不倡议这种形式
尽管不倡议，然而如果你是采纳了这种形式，该如何解决数据不统一的问题呢？
其实最简略的方法就是延时双删的策略：
- 先淘汰缓存
- 再写数据库
- 休眠 1s，再次淘汰缓存
这样做，能够将 1s 内所造成的缓存脏数据，再次删除。
然而，然而，这个 1s 怎么确定的，具体该休眠多久呢？
- 自行评估本人的我的项目的读数据业务逻辑的耗时（这个咱们能够利用 SkyWalking 等监控工具评估耗时）
- 评估写数据的休眠工夫（在读数据业务耗时的根底上，加几百 ms 即可）
这样做的目标，就是确保读申请完结，写申请能够删除读申请造成的缓存脏数据。
延时双删就能彻底解决不统一吗？如果面试官这样问你，你千万不能答复是的。
第一，咱们评估的延时工夫（读申请耗时 + 几百毫秒），并不能齐全代表理论运行过程中的耗时，运行过程如果因为零碎压力过大，咱们评估的耗时就是不精确，依然会导致数据不统一的呈现
第二，延时双删尽管在保障事务提交完当前再进行删除缓存，然而如果你应用的是 MySQL 的读写拆散的机构，主从同步之间其实也会有时间差。
此时该如何解决呢？
解决办法有两个：
- 还是应用延时双删策略，只是睡眠工夫改为在主从同步的延时工夫根底上，加几百毫秒（读接口耗时 + 主从延迟时间 + 几百毫秒）
- 对 Redis 进行填充数据查问（更新缓存时查询数据库），强制走主库查问，那么咱们延时双删就没必要减少主从延时工夫了（减少个主从延时工夫也会减少更大的不确定性，因为主从延时工夫也是不稳固的）
如果面试官持续深刻的问你，采纳这种同步延时双删的淘汰策略，接口的吞吐量升高怎么办？（数据变更时，更新接口都要多休眠一个延时工夫）
既然同步会升高吞吐量，那就同步改异步（性能优化的罕用伎俩）。
将第二次删除的操作，异步起一个线程，异步删除，这样写的申请就不必沉睡一段时间后能力返回了。
总的来说，先删除缓存，再更新数据库的形式，还是瑕疵较多，产生数据一致性的问题和性能问题的概率更大。比方：
- 先删除缓存可能导致读申请因缓存缺失而大量拜访数据库（尤其是高并发场景的电商，可能一瞬间就把数据库打挂了）
- 读申请接口的耗时和写缓存的工夫，估算不够精确，会导致提早双删中的 sleep 工夫不好设置
上面咱们来看最初一种解决方案，这个解决形式是 4 个计划中产生数据不一致性的概率最低的。
四、先更新 DB，后删除缓存
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，而后取出数据后放入缓
存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，而后再删除缓存。
这种计划下就不存在数据不一致性的问题了么？
其实是仍然存在的，尤其是在大型互联网电商，高并发零碎中，并发问题导致的数据一致性的数据量十分大。
假如两个申请，申请 A 和申请 B，申请 A 做查问操作（读申请），申请 B 做更新操作（写申请）
当高并发场景下，会有如下情景呈现：
- 缓存刚好生效
- 申请 A 查询数据库，失去一个旧值
- 申请 B 将新值写入数据库
- 申请 B 删除缓存
- 申请 A 将查到的旧值写入缓存
高并发场景下，的确有可能会产生上述的状况，产生脏数据。
然而，产生这种的概率又有多少呢？
产生上述情况的一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。
可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写拆散干嘛，做读写拆散的意义就是因为读操作比拟快，耗资源少）。
因而步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情景很难呈现。
然而，如果面试官问你：如果我的业务属性要求肯定要解决怎么办？那么如何解决上述并发问题？
首先，给缓存设置过期工夫是一种无效的计划。
如果你的业务数据对实时性要求不是很高，能够承受数据的短时间数据不统一的场景，咱们此种计划就能够解决了（比方商品详情中的形容、属性等）
其次，仍能够采纳异步延时删除的策略。
参考计划 3 中的异步延时删除策略计划，删除的计划其实还有问题，这个咱们放在前面说
个别采纳这些伎俩简直就曾经把 Redis 缓存和数据库数据不统一的概率降到了极低。
如果非要强一致性，极低的数据不统一的概率都不能承受，那么该如何解决呢？
其实也有解决方案：那就是加锁，在读申请加一个读锁，所有的读申请不阻塞，在写申请加一个写锁，一旦有写申请，则临时阻塞读，等写申请解决完，删除完缓存再放开读。
如果你的业务并发要求不高，读多写少，且对数据一致性有很高的要求，能够采纳这种计划，然而保障强一致性的同时，就会损失一些性能，所以该不该用这种计划，大家能够依据本人业务的属性做好衡量。
计划补充（重要）
3、4 都属于删除缓存类，其实删除缓存类都会有一个独特的问题，那就是在删除缓存的阶段出错了怎么办？此时再读取缓存的时候每次都是谬误的数据了。
此时解决方案有两个：
一、利用音讯队列进行删除失败的弥补
具体的业务逻辑如下：
- 申请 A 先对数据库进行更新操作
- 在对 Redis 进行删除操作的时候发现报错，删除失败
- 此时将 Redis 的 key 作为音讯体发送到音讯队列中
- 零碎接管到音讯队列发送的音讯后
- 再次对 Redis 进行删除操作
然而这个计划会有一个毛病，就是会对业务代码造成大量的侵入，深深的耦合
在一起。
所以还有一个优化的计划
二、订阅 MySQL 的 binlog 日志，异步删除
咱们晓得对 Mysql 数据库更新操作后，在 binlog日志中咱们都可能找到相应的操作，那么咱们能够订阅 Mysql 数据库 的 binlog日志对缓存进行操作，这样就达到了一个解耦的目标了。
业务代码流程如下：
- 更新数据库，更新实现后，触发 binlog 音讯
- 常常 B（消费者）订阅 binlog 音讯，执行缓存删除操作
- 缓存删除失败，将删除工作丢到音讯队列中
- 过程 B 获取删除失败工作
- 执行二次删除 redis 缓存
说到底就是通过数据库的 binlog 来异步淘汰 key，利用工具 (canal) 将 binlog
日志采集发送到 MQ 中，而后通过 ACK 机制确认解决删除缓存。
先更新 DB，后删除缓存，这种形式，被称为 Cache Aside Pattern，属于缓存更新的 经典设计模式 之一。
所以如果大家做缓存与数据库的同步，举荐大家抉择这一种形式。
总结
至此，亿级电商流量，高并发下 Redis 与 MySQL 的数据一致性如何保障的计划，十分圆满了。以上的内容，如果大家能烂熟于心、对答如流、一五一十，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。
最终，让面试官爱到“不能自已、口水直流”。offer，也就来了。
文末留个问题给大家：
文中提到第 4 种计划（先更新数据库，后删除缓存）被称为 Cache Aside Pattern，属于缓存 更新的经典设计模式之一。
问题： 那大家还晓得其余缓存更新的经典设计模式吗？
说在最初
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