问题
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
分析
先做一个说明，从理论上来说，有两种处理思维，一种需保证数据强一致性，这样性能肯定大打折扣；另外我们可以采用最终一致性，保证性能的基础上，允许一定时间内的数据不一致，但最终数据是一致的。
一致性问题是如何产生的？
对于读取过程：
- 首先，读缓存；
- 如果缓存里没有值，那就读取数据库的值；
- 同时把这个值写进缓存中。
双更新模式：操作不合理，导致数据一致性问题
我们来看下常见的一个错误编码方式：
public void putValue(key,value){ // 保存到redis putToRedis(key,value); // 保存到MySQL putToDB(key,value);//操作失败了 }
比如我要更新一个值，首先刷了缓存，然后把数据库也更新了。但过程中，更新数据库可能会失败，发生了回滚。所以，最后“缓存里的数据”和“数据库的数据”就不一样了，也就是出现了数据一致性问题。
你或许会说：我先更新数据库，再更新缓存不就行了？
public void putValue(key,value){ // 保存到MySQL putToDB(key,value); // 保存到redis putToRedis(key,value); }
这依然会有问题。
考虑到下面的场景：操作 A 更新 a 的值为 1，操作 B 更新 a 的值为 2。由于数据库和 Redis 的操作，并不是原子的，它们的执行时长也不是可控制的。当两个请求的时序发生了错乱，就会发生缓存不一致的情况。
放到实操中，就如上图所示：A 操作在更新数据库成功后，再更新 Redis；但在更新 Redis 之前，另外一个更新操作 B 执行完毕。那么操作 A 的这个 Redis 更新动作，就和数据库里面的值不一样了。
那么怎么办呢？其实，我们把“缓存更新”改成“删除”就好了。
不再更新缓存，直接删除，为什么？
- 业务角度考虑
原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
性价比角度考虑
更新缓存的代价有时候是很高的。如果频繁更新缓存，需要考虑这个缓存到底会不会被频繁访问？
举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。
“后删缓存”能解决多数不一致
因为每次读取时，如果判断 Redis 里没有值，就会重新读取数据库，这个逻辑是没问题的。
唯一的问题是：我们是先删除缓存？还是后删除缓存？
答案是后删除缓存。
1.如果先删缓存
我们来看一下先删除缓存会有什么问题：
public void putValue(key,value){ // 删除redis数据 deleteFromRedis(key); // 保存到数据库 putToDB(key,value); }
就和上面的图一样。操作 B 删除了某个 key 的值，这时候有另外一个请求 A 到来，那么它就会击穿到数据库，读取到旧的值, 然后写入redis，无论操作 B 更新数据库的操作持续多长时间，都会产生不一致的情况。
2.如果后删缓存
而把删除的动作放在后面，就能够保证每次读到的值都是最新的。
public void putValue(key,value){ // 保存到数据库 putToDB(key,value); // 删除redis数据 deleteFromRedis(key); }
这就是我们通常说的Cache-Aside Pattern，也是我们平常使用最多的模式。我们看一下它的具体方式。
先看一下数据的读取过程，规则是“先读 cache，再读 db”，详细步骤如下：
每次读取数据，都从 cache 里读；
如果读到了，则直接返回，称作 cache hit；
如果读不到 cache 的数据，则从 db 里面捞一份，称作 cache miss；
将读取到的数据塞入到缓存中，下次读取时，就可以直接命中。
再来看一下写请求，规则是“先更新 db，再删除缓存”，详细步骤如下：
将变更写入到数据库中；
删除缓存里对应的数据。
、
大厂高并发，“后删缓存”依旧不一致
这种情况不存在并发问题么？不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生
缓存刚好失效
请求A查询数据库，得一个旧值
请求B将新值写入数据库
请求B删除缓存
请求A将查到的旧值写入缓存
如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。
然而，发生这种情况的概率又有多少呢？
发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的，因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。
一般情况下，读取操作都是比写入操作快的，但我们要考虑两种极端情况：
- 一种是这个读取操作 A，发生在更新操作 B 的尾部。（比如写操作执行1s，读操作耗时100ms，读操作在写操作执行到800ms的时候开始执行，在写操作执行到900ms的时候结束，所以实际上读操作仅仅比写操作快了100ms而已）
一种是操作 A 的这个 Redis 的操作时长，耗费了非常多的时间。比如，这个节点正好发生了 STW。（Java中Stop-The-World机制简称STW，是在执行垃圾收集算法时，Java应用程序的其他所有线程都被挂起（除了垃圾回收器之外）。Java中一种全局暂停现象，全局停顿，所有Java代码停止，native代码可以执行，但不能与JVM交互；这些现象多半是由于gc引起）
那么很容易地，读操作 A 的结束时间就超过了操作 B 删除的动作。
这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。这种不一致场景产生的条件非常严格，一般业务是达不到这个量级的，所以一般公司不去处理这种情况，但高并发业务就非常常见了。
那如果是读写分离的场景下呢？如果按照如下所述的执行序列，一样会出问题：
请求A更新主库
请求A删除缓存
请求B查询缓存，没有命中，查询从库得到旧值
从库同步完毕
请求B将旧值写入缓存
如果数据库主从同步比较慢的话，同样会出现数据不一致的问题。事实上就是如此，毕竟我们操作的是两个系统，在高并发的场景下，我们很难去保证多个请求之间的执行顺序，或者就算做到了，也可能会在性能上付出极大的代价。
加锁？
可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性操作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期.
如何解决高并发的不一致问题？
大家看上面这种不一致情况发生的场景，归根结底还是“删除操作”发生在“更新操作”之前了。
延时双删
假如我有一种机制，能够确保删除动作一定被执行，那就可以解决问题，起码能缩小数据不一致的时间窗口。
常用的方法就是延时双删，依然是先更新再删除，唯一不同的是：我们把这个删除动作，在不久之后再执行一次，比如 5 秒之后。
public void putValue(key,value){ putToDB(key,value); deleteFromRedis(key); // 数秒后重新执行删除操作 deleteFromRedis(key,5); }
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。
这种方案还算可以，只有休眠那一会，可能有脏数据，一般业务也会接受的。
其实在讨论最后一个方案时，我们没有考虑操作数据库或者操作缓存可能失败的情况，而这种情况也是客观存在的。
那么在这里我们简单讨论下，首先是如果更新数据库失败了，其实没有太大关系，因为此时数据库和缓存中都还是老数据，不存在不一致的问题。假设删除缓存失败了呢？此时确实会存在数据不一致的情况。除了设置缓存过期时间这种兜底方案之外，如果我们希望尽可能保证缓存可以被及时删除，那么我们必须要考虑对删除操作进行重试。
删除缓存重试机制
你当然可以直接在代码中对删除操作进行重试，但是要知道如果是网络原因导致的失败，立刻进行重试操作很可能也是失败的，因此在每次重试之间你可能需要等待一段时间，比如几百毫秒甚至是秒级等待。为了不影响主流程的正常运行，你可能会将这个事情交给一个异步线程来执行。
而删除动作也有多种选择：
如果开线程去执行，会有随着 JVM 进程的死亡，丢失更新的风险；
如果放在 MQ 中，会增加编码的复杂性。
所以到了这个时候，并没有一个能够行走天下的解决方案。我们得综合评价很多因素去做设计，比如团队的水平、工期、不一致的忍受程度等。
异步优化方式：消息队列
- 写请求更新数据库
- 缓存因为某些原因，删除失败
- 把删除失败的key放到消息队列
- 消费消息队列的消息，获取要删除的key
- 重试删除缓存操作
异步优化方式：基于订阅binlog的同步机制
那如果是读写分离场景呢？我们知道数据库（以Mysql为例）主从之间的数据同步是通过binlog同步来实现的，因此这里可以考虑订阅binlog（可以使用canal之类的中间件实现），提取出要删除的缓存项，然后作为消息写入消息队列，然后再由消费端进行慢慢的消费和重试。
- 更新数据库数据
- 数据库会将操作信息写入binlog日志当中
- 订阅程序提取出所需要的数据以及key
- 另起一段非业务代码，获得该信息
- 尝试删除缓存操作，发现删除失败
- 将这些信息发送至消息队列
- 重新从消息队列中获得该数据，重试操作。
小结
针对 Redis 的缓存一致性问题，我们聊了很多。可以看到，无论你怎么做，一致性问题总是存在，只是几率慢慢变小了。
随着对不一致问题的忍受程度越来越低、并发量越来越高，我们所采用的方案也越来越极端。一般情况下，到了延时双删这一步，就证明你的并发量已经够大了；再往下走，无不是对高可用、成本、一致性的权衡，进入到了特事特办的场景，甚至要考虑基础设施，关于这些每个公司的策略都是不一样的。
除了 Cache-Aside Pattern，一致性常见的还有 Read-Through、Write-Through、Write-Behind 等模式，它们都有自己的应用场景，你可以再深入了解一下。
题的忍受程度越来越低、并发量越来越高，我们所采用的方案也越来越极端。一般情况下，到了延时双删这一步，就证明你的并发量已经够大了；再往下走，无不是对高可用、成本、一致性的权衡，进入到了特事特办的场景，甚至要考虑基础设施，关于这些每个公司的策略都是不一样的。
除了 Cache-Aside Pattern，一致性常见的还有 Read-Through、Write-Through、Write-Behind 等模式，它们都有自己的应用场景，你可以再深入了解一下。
