分布式系统中，缓存和数据库数据一致性问题总结

            文章无格式见谅

  首先缓存的更新主要分两个机制（被动更新和主动更新缓存）

 日常使用中会存在三者：

         调用方（用户）  缓存  数据提供方（数据库）

被动更新

主动更新：数据库更新完会直接更新缓存，来保证数据库和缓存都是最新的数据

       这样会出现几种情况，让我们一一解答

  先更新缓存，再更新数据库（数据不一致风险比较大，一般不使用）

  先更新数据库，再更新缓存（一般也不使用）：如果缓存值是经过长时间计算去更新的话，这样会浪费系统的资源和性能，如果缓存值没人去查询的话，那么就更浪费资源了

  先删除缓存，再更新数据库（面试面的最多（双删），但不推荐使用）：

1. 首先一个更新请求过来了，操作流程：先删除缓存-----更新数据库----再删除缓存 1.1 （会造成的问题）如果两个请求同时打过来（一个更新一个查询），先删除（这时缓存没数据），理想的情况下是先更新，然后再查询这样缓存就变成了新的数据 1.2 但是这个是理想的情况，因为大概率数据库的操作都是读比写快。这会导致还没更新完数据的时候缓存已经是旧的数据，这样就需要第二次删除缓存，也就是所谓的双删。 1.3 那么我们经常听到的延迟双删是什么呢，就是当更新完缓存的时候过一段时间再去删除缓存。那么这个时间我们怎么控制呢，没有一个准确的值，不同系统不同的时间。这样会造成系统的吞吐量下降。 1.4 补充一点  之前有面试会问到，延迟双删有这几步，那么其中某一步失败了怎么办？？？ （1）删除缓存（刚开始就失败，就当请求没来过） （2）更新数据库（更新失败那么事务就回滚） （3）第二次删除缓存（主要问题点是在这个步骤）：如果前面两步的操作没办法回滚的时候，那么这个时候最便宜的做法就是《硬着头皮往前走，重试重试再重试》。 （3.1）还可以借助消息队列，来重发处理失败的消息，如果继续失败，那么就把他丢到死信队列，通知人工介入等等。（但是这样会使我们的代码高度耦合），（可以借助canal或者类似于数据库binlog等机制来处理），重新写一个方法来一直读取我们失败的来不断的去删除，这样解耦会更好一点。

 先更新数据库，再删除缓存（最常用的）

 这也就是cache-aside模式：主要原理是系统大概率的操作都是读比写快

 说到这里就会有人不太理解：

有一种情况：两个请求，一个读A，一个更新B。前提：缓存没数据 1. A查缓存—缓存没数据—读数据库—（旧值） 2. B更新数据库—新值 3. B删除缓存 4. A将数据（旧值）写入缓存 上述这种情况是存在的，但是回到了最根本的一点—>没有绝对完美的解决方法 如果遇到了上述读比写还慢的情况，那么就再删除一次，（延迟双删）

 还有额外的两种方法（中小项目一般不用）

 1.Read/Write Through ：直接操作缓存，不存在缓存是旧值的情况

  具体操作就是当程序启动的时候，将数据库的数据（字典表，订单信息等等）放到缓存中，不能等程序启动之后再去放（启动之后意味着可以接收请求）

 2.Write Behind :直接把缓存当作主数据库，一切都操作缓存，写完直接返回

  需要数据进行持久化的时候，需要介入异步或者队列来操作数据库             （缺点：缓存崩了，那么数据就丢了），                          （优点：减低了写操作的时间，增大了系统的吞吐量）