缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。
一、数据库主从不一致
先回顾下，无缓存时，数据库主从不一致问题。
如上图，发生的场景是，写后立刻读：
（1）主库一个写请求（主从没同步完成）
（2）从库接着一个读请求，读到了旧数据
（3）最后，主从同步完成
导致的结果是：主动同步完成之前，会读取到旧数据。
可以看到，主从不一致的影响时间很短，在主从同步完成后，就会读到新数据。
二、缓存与数据库不一致
再看，引入缓存后，缓存和数据库不一致问题。
如上图，发生的场景也是，写后立刻读：
（1+2）先一个写请求，淘汰缓存，写数据库
（3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit（主从同步没有完成，缓存中放入了旧数据）
（6）最后，主从同步完成
导致的结果是：旧数据放入缓存，即使主从同步完成，后续仍然会从缓存一直读取到旧数据。
可以看到，加入缓存后，导致的不一致影响时间会很长，并且最终也不会达到一致。
三、问题分析
可以看到，这里提到的缓存与数据库数据不一致，根本上是由数据库主从不一致引起的。当主库上发生写操作之后，从库binlog同步的时间间隔内，读请求，可能导致有旧数据入缓存。
假如主从不一致没法彻底解决，引入缓存之后，binlog同步时间间隔内，也无法避免读旧数据。
但是，有没有办法做到，即使引入缓存，不一致不会比“不引入缓存”更糟呢？这是更为实际的优化目标。
思路转化为：在从库同步完成之后，如果有旧数据入缓存，应该及时把这个旧数据淘汰掉。
四、不一致优化
如上图所述，在并发读写导致缓存中读入了脏数据之后：
（6）主从同步
（7）通过工具订阅从库的binlog，这里能够最准确的知道，从库数据同步完成的时间
画外音：本图画的订阅工具是DTS，可以是cannal，也可以自己订阅和分析binlog
（8）从库执行完写操作，向缓存再次发起删除，淘汰这段时间内可能写入缓存的旧数据
如此这般，至少能够保证，引入缓存之后，主从不一致，不会比没有引入缓存更坏。
画外音：即使引入缓存，也只有一个很小的时间间隔，可能读到旧数据。
五、结尾
问：如何完全避免，主从同步时间差，数据的一致性？
答：详见《数据库主从不一致，怎么解？》。
问：该方案，只能优化，并发读写情况下，缓存与数据库一致性问题。如果，缓存与数据库两次操作，原子性被破坏（例如：修改数据库成功，淘汰缓存失败，导致的数据不一致），如何优化数据的一致性呢？
答：详见《究竟先操作缓存，还是数据库？》。
