引言
在我们的实际项目中，在一些QPS比较高的场景下，经常引入缓存来缓解数据库的查询压力，以缓存的空间来换取查询效率的提升。但是一旦引入了缓存，就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题，本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析，一步一步分析以及解决。
为什么会出现数据不一致
业务起初的时候，用户数以及业务量都还没有起来。我们可以直接使用服务从数据库中写入数据以及获取业务数据来满足业务，这时候看上去基本满足业务需要，如下所示：
但是当用户数不断增加，业务量不断增加，经常出现查询缓慢的问题。此时的数据库压力带来的业务掣肘现象已经显现出来了。那么我们应该怎么办呢？最先想到的解决方案就是增加节点，既然数据库压力大那就增加数据库实例节点，通过更多的数据库节点来分担现有的数据库压力是不是就好了。比如当前的QPS达到了10w，那么如果用十个数据库实例分别在10台服务器上，实际上每个数据库实例来抗1w的QPS。看上去很完美的方案，大家来看看这样做的弊端在哪里，加入业务进一步增长怎么办？难道还要不断增加数据库实例吗？那么系统的硬件成本将不断增加，运维维护成本也会增加，特别是当前经济环境下。所以这似乎并不是一个长久的经济的解决方案。
说句题外话，作为架构的设计者，并不是架构越复杂、中间件用的越多越好，而是从经济层面考虑，怎样用少的技术成本来实现大的业务价值，这里的技术成本不仅包括研发资源的投入还包括所使用的硬件成本的投入。
第二种方案是通过增加缓存来分担数据库的查询压力。服务进行数据查询的时候，先从缓存中获取数据，如果缓存中有，则直接返回，如果没有对应的数据再从数据库中获取。缓存我们都知道，它是直接从内存中获取数据所以访问速度非常快。通过这样的方式来降低数据库的查询压力。看起来好像完美解决问题了，但是实际也上并非如此。
先写数据库再写缓存
由于引入了Redis缓存，数据会保存在数据库以及Redis中，这就带来了另一个头痛的问题，如何保证两边的数据一致性，到底是先更新数据库还是先更新Redis缓存呢？增加缓存之后由于涉及到数据库和Redis两边的数据写入时机问题，当进行业务数据写入的时候，如果先写入数据库再写入Redis缓存，那么就会出现这样的问题，
如果数据库写入成功，而Redis写入失败，那么数据库中就是最新值，缓存中为旧值，出现数据不一致，如果此时查询数据的时候就会查询到旧值，从而导致业务数据异常。
先写缓存再写数据库
另外一种方案，如果先更新Redis再更新数据库，但是Redis缓存更新成功了，数据库更新失败了，那么就说明缓存中为业务最新值，而数据库中是业务旧值，那么此时进行数据查询的时候服务可以获取到最新值，但是过一段时间缓存失效之后，又会从数据库中获取到旧值，又会出现数据不一致的情况。
高并发场景
另外还有比较重要的问题就是在高并发场景下的数据不一致情况更加复杂，我们可以拿先更新数据库在更新缓存这个方案来进行说明。在数据写入的过程中，由于高并发场景，可能存在多个线程同时写入的情况，比如这里的线程1以及线程2:
（1）当Thread1更新数据库中的商品库存后，库存值变为1；
（2）此时又有一个线程Thread2同样来更新数据库中的商品库存，库存中变为3；
（3）Thread2比Thread1先来更新缓存中的库存值为3；
（4）Thread1最后更新缓存中的值为1；
（5）最终的结果就是数据库中库存值为3，但是缓存中的库存值却为1。
实际理想的结果是数据库中的库存为3，缓存中的库存也为3，但是由于并发场景下的线程更新顺序的错乱，最终导致数据库与缓存出现了数据不一致的情况。
通过以上各种实际场景的分析，我们可以发现无论是先写入数据库还是先写入缓存，只要第二步失败就会出现数据不一致的情况。另外在高并发场景下也会由于线程执行的顺序问题导致最终数据不一致。
数据不一致解决方案
Cache Aside Pattern
这是比较经典的解决方案，总的来说就是在数据查询的时候：
（1）先查询缓存，如果缓存中有数据的话直接返回缓存中的数据；
（2）如果缓存中没有数据，则从数据库中进行数据获取，而后再将查询到的数据更新到缓存中；
（3）在进行数据数据更新的时候，先更新数据库，再删除缓存；
这个方案比较特殊的部分就是在于更新数据的时候主动删除缓存，一般情况下都是更新完数据库再更新缓存。那为什么这个方案中却主动删除缓存呢？其实我觉得这是种小聪明的偷懒行为，为什么这么说，因为缓存中的数据实际上有的不仅仅是数据库表中某个字段的值，而是多个数据计算之后的值，另外如果这些缓存被访问的频率不是很高的话，如果每次更新数据库的时候都要进行缓存，那就有点资源浪费了。因此通过这种删除缓存的方法，同时复用了无缓存从数据坤获取数据后更新缓存的流程，实际也是一种懒加载的思想。
如何保证第二步骤执行成功？
正如前文所说的，无论是新更新缓存还是先删除缓存，都涉及到如何让第二步骤的执行保证成功，最直接的办法就是实现重试。但是重试也不是说说这么简单的，重试也可能还是失败，重试的次数到底怎么控制重试多少次才合理呢？另外如果一直重试的话，线程无法响应客户端请求也是个问题。因此比较好的处理方法就是实现异步重试。我们可以将重试的请求放到一个消息队列中，让消费者去干这个事情。
不过还有一个值得注意的问题，就是在设置缓存的时候，需要设置缓存对应的过期时间。为什么这么说呢？因为对于缓存来说，实际上有个命中率的问题，并不是在缓存中的数据都是被高频率访问的，有的数据命中率实际并不高，因此通过设置缓存的过期时间可以提高Redis的内存使用效率。另外其实设置缓存也是一种兜底的策略，就是当数据出现不一致的情况时，至少有个过期时间可以让缓存中的数据失效，从而从数据库中重新获取最新的数据来更新缓存。
这一路看上去似乎方案都不是很完美，我们能做到严格的强一致性么？做到是可以做到，但是不容易，为了保证数据一致性付出的代价也会很大。所以我们回到引入缓存的最初的目的到底是什么，是为了提升平台的性能，但是如果为了数据的强一致反而降低了性能，是不是一种画虎不成反类犬的感觉。
因此既然我们引入了缓存，就需要在一定程度上去容忍数据一致性的问题，但是同时我们需要有一定的措施来提升健壮性，比如增加重试机制，比如设置缓存失效时间来进行数据兜底。从而达到数据的最终一致。性能和一致性就像鱼和熊掌，虽然我们都爱，但是总要有取舍，总要有平衡。
总结
本文主要围绕数据库与Redis的数据一致性问题进行分析，特别是在高并发场景下的数据一致性问题，探讨了解决数据一致性问题的方案。
