怎么保证缓存和数据库的一致性？

在进行项目开发中，我们为了提高接口的性能，通常会上缓存，不管是本地缓存还是分布式缓存。使用缓存确实能提高我们接口的响应速度，但是怎么保证缓存和数据库的一致性又是我们比较关注的一个点。因为缓存数据不一致，最直接的结果是会导致业务逻辑错误，这是我们不能接受的。

数据库的操作和缓存的操作是存在一定的时间差，比如删除一条数据时，通常是先在数据库中删除，然后再缓存中删除。这两个操作是没有办法保证原子性的，也就是有可能一个操作成功，一个操作失败。这样必然会存在不一致的情况。

这种场景下，读线程先查缓存，发现没有，然后去读数据库，然后把数据写到缓存中。这期间可能有一个写线程，更新了数据库和缓存。

为了保证数据库和缓存的一致性，首先是要数据库和缓存的双写，再配合上一下过期策略，定期清空缓存中的数据，然后去加载最新的数据。

下面是常用的解决缓存不一致的方案：

非热点数据，我们需要设置过期时间，通过设置缓存的过期时间，可以减少缓存和数据库不一致的时间窗口。缓存过期后，从数据库重新加载最新的数据，确保数据的新鲜度和准确性。

在更新数据的时候最简单的处理方式是删除缓存。有很多是更新缓存，更新缓存也可以，但不是最优的选择。因为，很多场景下缓存中不仅仅是一个简单的字符串，有可能是一个复杂的数据结构（JSON或Map）。

如果是更新的化，需要先把缓存查出来，进行反序列化，然后取出其中一个字段进行更新，再进行序列化，最后再更新到缓存中去。可以看到更新是很复杂的，也容易出错。另外一方面，如果两个线程同时更新，可能会出现不一致的情况。所以说，删除缓存是最优的选择。

所谓的延迟双删，是先删除缓存，再更新数据库，最后再删一次数据库。

对比上面的方案，在更新数据库之前多了一次删除缓存。那么为什么要多一次删除缓存？

这是因为数据库的操作和缓存的操作不是一个原子操作，可能会存在失败的情况。如果缓存删除成功了，数据库更新成功没有问题，可能会增加cache miss，但是如果数据库更新成功，而缓存删除失败了，就会产生不一致的情况。高并发场景下，其它的线程来读取的都是脏数据，不是最新的数据。

所以，第一次删除缓存，是为了避免缓存和数据库操作不能作为一个原子操作，而带来的不一致的问题，可能产生脏读的问题。

那么为什么第二次删除需要延迟删除呢？

其实在高并发场景下，我们先删除了缓存，会放大前面提到的读写并发导致不一致的场景。就是写线程删除缓存后，又被一个读线程写入旧值了。那么我们就需要在写线程删缓存，写数据库后，延迟一段时间再删除一次缓存，来解决这个问题。一般延迟1~2s删除即可。

前面几种方案，在我们的业务代码中会耦合很多删除缓存的逻辑，使得我们维护变得困难，也会降低我们系统的吞吐量和响应速度。

所以，这种方案在代码中只会有我们的业务逻辑，不用关心缓存的清理，可以提高系统的性能 。但是，这种方案是异步删除缓存的，通常是监听到binglog发生变化，然后使用消息中间件发送消息，有一个应用监听消息去删除对应的缓存。异步就意味着会有一定的延迟，我们需要评估能不能接受一定的延迟。