最近建了一个技术交流群，欢迎志同道合的同学加入，群里主要讨论：分享业务解决方案、深度分析面试题并解答工作中遇到的问题，同时也能为我提供写作的素材。
欢迎加Q：312519302，进群讨论
前言
在工作中，大多数的系统都在使用缓存，那你有没有想过为什么要使用缓存？使用缓存后，数据与缓存的一致性如何保证？
带着上面的问题，我们一起探索。
我们刚开始做一个项目的时候，刚起步，流量很小，直接读写数据库即可，性能不错，系统稳定，架构如下图：
随时时间推移，系统运行一段时间，老板说，要推广我们的系统，给用户赋能，接着搞一波营销，流量激增，结果系统报警了，系统都快挂了，赶紧排查，发现性能瓶颈在数据库。
这好办，给服务器加上 Redis，让其作为数据库的缓存。
这样，在客户端请求数据时，如果能在缓存中命中数据，那就查询缓存，不用在去查询数据库，从而减轻数据库的压力，提高服务器的性能。
那我们的架构变为：
看起来非常美好，但是有个问提挡在我们面前，如果数据库的数据有修改的时候，我们是先更新数据库，还是先更新缓存呢？
由于引入了缓存，那么在数据更新时，不仅要更新数据库，而且要更新缓存，这两个更新操作存在前后的问题：
- 先更新数据库，再更新缓存
- 先更新缓存，再更新数据库
想了想，为了保证数据是最新的数据，那我们选择 先更新数据库，再更新缓存， 一顿操作猛如虎，系统优化完成后，上线，数据库压力也下来，吞吐量得到明显的提高，心里那个激动啊，我TM真是牛逼，等着老板的嘉奖。
过了一段时间后，有人反馈，我修改了数据后，查看详情，发现数据没变，但是我修改数据的时候，提示我修改成功。擦，难道是系统出bug了？
登录服务器排查，没发现有更新数据库、缓存的失败的信息，但是发现个问题，缓存是修改前的数据，数据是修改后的数据，那这种问题是怎么产生的呢？
进一步分析，发现缓存与数据库不一致的原因是并发导致的
先更新数据库，再更新缓存
并发为什么能导致数据与缓存不一致呢，我们接着分析，我举个例子，用户A与用户B同时修改一条数据
执行步骤：
- 用户A更新数据库为1
- 用户B更新数据库为2****
- 用户B更新缓存2
- 用户A更新缓存为1
从上面可以看出，数据库为2，缓存也应该为1，这就造成了缓存与数据库不一致的现象
那如果我们先更新缓存，再更新数据库呢？
先更新缓存，再更新数据库
执行步骤：
- 用户A更新缓存为1
- 用户B更新缓存2
- 用户B更新数据库为2
- 用户A更新数据库为1
从上面可以看出，数据库为1，缓存也应该为2，还是造成了缓存与数据库不一致的现象
结论： 无论是先更新数据库，再更新缓存，还是先更新缓存，再更新数据库，在并发访问修改一条数据的时候，都会出现不一致的情况
想了想，那不更新缓存了，直接删除缓存。也就是数据库后更新后，直接删除缓存。 在读取数据的时候，查看缓存中有没有数据，没有数据查询数据库，然后再更新缓存。
这个策略有个名字：Cache Aside 策略， 中文：旁路缓存策略
旁路缓存策略
Cache Aside（旁路缓存）策略是最常用的，应用程序直接与「数据库、缓存」交互，并负责对缓存的维护，该策略又可以细分为「读策略」和「写策略」。
写策略的步骤：
- 先更新数据库中的数据，再删除缓存中的数据。
读策略的步骤：
- 如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据；
- 如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户。
问题来了，那我们是先更新数据库，再删除缓存还是先删除缓存，再更新数据库？
先删除缓存，再更新数据库
执行步骤：
- 用户A删除缓存
- 用户B查询缓存，缓存中没有数据
- 用户B查询数据库，得到数据
- 用户B更新缓存数据
- 用户A更新数据库为最新的值
从结果看，缓存的是旧值：1，数据库是最新值：2，在并发读+写的场景下，依然数据库跟缓存不一致。
先更新数据库，再删除缓存
执行步骤
- 用户A查询缓存，缓存未命中
- 用户A查询数据库，得到值为：1
- 用户B更新数据库，值更新为：2
- 用户B删除缓存
- 用户A，把查询到的值1，回写到缓存
从结果看，缓存的是旧值：1，数据库是最新值：2，在并发读+写的场景下，依然数据库跟缓存不一致。
从理论上来分析，先更新数据，再删除缓存，依然存在数据库与缓存不一致的情况，但在实际中，出现不一致的情况概率非常低。
因为缓存的写入速度远远大于写入数据库的速度 ，为了以防万一，再给缓存数据加一个过期时间，如果真出现不一致的情况，也最多在过期时间的这个区间不一致，过期时间到了，重新更新缓存，也能到达最终一致性
方案选择
以下四种方案，我们都分析了，那我们到底用哪一种呢？
- 先更新数据库，再更新缓存
- 先更新缓存，再更新数据库
- 先更新数据库，再删除缓存
- 先删除缓存，再更新数据库
先说我的观点，也是大厂的方案，强烈推荐：先更新数据库，再删除缓存
原因如下：
- 缓存的写入速度远远大于写入数据库的速度，出现不一致的的概率很低
- 设置过期时间，如果真出现不一致的情况，过期时间到期，重新刷新缓存，能达到最终一致性
- 正常的情况，缓存与数据强一致性，也没那么高的要求，如果真要达到强一致性，系统吞吐量必要下降
题外话：对于一致性的解决方案，我对大厂的方案很感兴趣，想了解他他们是怎么解决的。当进去后，深入了解下，使用的方案也是：先更新数据库，再删除缓存 ，最终一致性，没必要强一致性，原因跟上面三条差不多。
这样是不是很完美了嘛，等等，这种方案还有没有问题，想想................，看下图：
更新数据库，删除缓存是两个操作，如果删除缓存失败了呢（这种概率虽然很低），那缓存中依然是旧值，有没有什么方案解决这个问题呢？
上面的四种方案，无论是先操作数据库，还是操作缓存，都存在这种问题
问题原因知道了，该怎么解决呢？有两种方法：
- 重试机制
- 订阅 MySQL binlog，再操作缓存
如何保证两个操作都执行成功
重试机制
引入消息中间件，比如：rabbitmq
- 如果应用删除缓存失败，发送消息到mq，然后从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。
- 如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试
订阅 MySQL binlog，再操作缓存
引入canal中间件
canal，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。
canal 工作原理
- canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议
- MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
- canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点，都是采用异步操作缓存，也可能存在短时间的不一致。
总结
如何保证数据库与缓存一致性？先更新数据库，再删缓存，缓存设置一个过期时间， 这种方案能适用95%以上的场景。
不知道你们在实际工作中，你们的项目，用的那种方案，踩过哪些坑，欢迎留言一起谈论。