前言
缓存使用在现在的项目中非常常见，缓存在为我们带来便利的同时，也会带来一些常见的问题，如果不谨慎使用，可能会带来意想不到的结果。
面试中，缓存使用带来的各种问题也是面试官喜欢考察的点，今天我将跟大家一起探讨以下几个常见的问题：
· 如何保证数据库和缓存的数据一致性？
· 先操作数据库 or 先操作缓存？
· 失效缓存 or 更新缓存？
· 缓存的常见设计模式有哪些？
这个缓存查询流程相信大家都不陌生，这应该是目前应用最广的缓存查询流程。
但是大部分人可能不知道，这个流程其实有一个名字：Cache Aside Pattern，这是缓存设计模式的一种。
上图是 Cache Aside Pattern 的查询流程，而更新流程如下。
这个更新流程会引出两个问题：
1）为什么是先操作数据库，可以先操作缓存吗？
2）为什么是失效缓存，可以更新缓存吗？
接下来我们一一分析。
先操作数据库
案例如下，有两个并发的请求，一个写请求，一个读请求，流程如下：
脏数据时间范围：更新数据库后，失效缓存前。这个时间范围很小，通常不会超过几毫秒。
先操作缓存
案例如下，有两个并发的请求，一个写请求，一个读请求，流程如下：
脏数据时间范围：更新数据库后，下一次对该数据的更新前。这个时间范围不确定性很大，情况如下：
1）如果下一次对该数据的更新马上就到来，那么会失效缓存，脏数据的时间就很短。
2）如果下一次对该数据的更新要很久才到来，那这期间缓存保存的一直是脏数据，时间范围很长。
结论：通过上述案例可以看出，先操作数据库和先操作缓存都会存在脏数据的情况。但是相比之下，先操作数据库，再操作缓存是更优的方式，即使在并发极端情况下，也只会出现很小量的脏数据。
更新缓存
案例如下，有两个并发的写请求，流程如下：
分析：数据库中的数据是请求B的，缓存中的数据是请求A的，数据库和缓存存在数据不一致。
失效缓存
案例如下，有两个并发的写请求，流程如下：
分析：由于是删除缓存，所以不存在数据不一致的情况。
结论：通过上述案例，可以很明显的看出，失效缓存是更优的方式。
在上文的案例中，无论是先操作数据库，还是先操作缓存，都会存在脏数据的情况，有办法避免吗？
答案是有的，由于数据库和缓存是两个不同的数据源，要保证其数据一致性，其实就是典型的分布式事务场景，可以引入分布式事务来解决，常见的有：2PC、TCC、MQ事务消息等。
但是引入分布式事务必然会带来性能上的影响，这与我们当初引入缓存来提升性能的目的是相违背的。
所以在实际使用中，通常不会去保证缓存和数据库的强一致性，而是做出一定的牺牲，保证两者数据的最终一致性。
如果是实在无法接受脏数据的场景，则比较合理的方式是放弃使用缓存，直接走数据库。
保证数据库和缓存数据最终一致性的常用方案如下：
1）更新数据库，数据库产生 binlog。
2）监听和消费 binlog，执行失效缓存操作。
3）如果步骤2失效缓存失败，则引入重试机制，将失败的数据通过MQ方式进行重试，同时考虑是否需要引入幂等机制。
兜底：当出现未知的问题时，及时告警通知，人为介入处理。
人为介入是终极大法，那些外表看着光鲜艳丽的应用，其背后大多有一群苦逼的程序员，在不断的修复各种脏数据和bug。
上文我们聊到了缓存设计模式中的 Cache Aside，并对常见的问题进行了延伸。
接着，我们来聊下缓存设计模式的其他几种：Read Through、Write Through、Write Behind Caching。
在Cache Aside 中，应用层需要和两个数据源打交道：缓存、数据库，这增加了应用层的复杂度，能否只和一个数据源打交道？
Read/Write Through 就是用来解决这个问题的，该模式下应用层只和缓存打交道，由缓存去操作和维护数据库。
该模式会让应用层变得更加简单，同时代码也会更简洁。
Read Through
应用层查询数据时，当缓存未命中时，由缓存去查询数据库，并且将结果写入缓存中，最后返回结果给应用层。
Write Through
应用层更新数据时，由缓存去更新数据库。同时，当缓存命中时，写缓存和写数据库需要同步控制，保证同时成功。
Write Behind 又称为 Write Back，从应用层的视角来看和 Write Through 类似，在该模式下，应用层也是只需要和缓存一个数据源打交道，不同点在于：
Write Through 会立刻把数据同步写入数据库中，这样做的优点是操作简单，缺点是数据修改需要同时写入数据库，数据写入速度会比较慢。
Write Behind 会在一段时间之后异步的把数据批量写入数据库，这样的做的优点是：1）应用层操作只写缓存，应用层会觉得操作飞快无比；2）缓存在异步的写入数据库时，会将多个 I/O 操作合并成一个，减少 I/O 次数。
缺点是：1）复杂度高；2）更新后的数据还未写入数据库时，如果此时出现系统断电的情况，数据将无法找回。
Write Behind 的核心流程图如下：
Write Back 缓存模式由于其复杂性比较高，所以在业务应用中使用的比较少，但是由于其带来的性能提升，还是有不少优秀的软件采用了该设计模式，例如：linux 中的页缓存、MySQL 中的InnoDB 存储引擎。
linux 中的 page cache（页缓存）采用的就是 write back 机制：用户 write 时只是将数据写到 page cache，并标记为 dirty，并没有真正写到硬盘上。内核在某个时刻会将 page cache 里的 dirty 数据wirteback 到硬盘上。
wikipedia 上有一张 Write Back 的流程图，如下，图中的 lower memory 可以简单的理解为数据库（硬盘）：
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