缓存与数据库的一致性
什么是缓存？
缓存就是数据交换的缓冲区，针对服务对象的不同（本质就是不同的硬件）都可以构建缓存。
目的是，把读写速度慢的介质的数据保存在读写速度快的介质中，从而提高读写速度，减少时间消耗。 例如：
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CPU 高速缓存 ：高速缓存的读写速度远高于内存。
- CPU 读数据时，如果在高速缓存中找到所需数据，就不需要读内存
- CPU 写数据时，先写到高速缓存，再回写到内存。
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磁盘缓存：磁盘缓存其实就把常用的磁盘数据保存在内存中，内存读写速度也是远高于磁盘的。
读数据时，从内存读取。
写数据时，可先写到内存，定时或定量回写到磁盘，或者是同步回写。
为什么要用缓存？
使用缓存的目的，就是提升读写性能。而实际业务场景下，更多的是为了提升读性能，带来更好的性能，更高的并发量。
日常业务中，我们使用比较多的数据库是 MySQL，缓存是 Redis 。Redis 比 MySQL 的读写性能好很多。那么，我们将 MySQL 的热点数据，缓存到 Redis 中，提升读取性能，也减小 MySQL 的读取压力。例如说：
- 论坛帖子的访问频率比较高，且要实时更新阅读量，使用 Redis 记录帖子的阅读量，可以提升性能和并发。
- 商品信息，数据更新的频率不高，但是读取的频率很高，特别是热门商品。
一致性问题是分布式常见的问题，分为最终一致性和强一致性。如果对数据有强一致性要求，不能放缓存，我们只能保证最终一致性。
缓存与数据库的一致性问题？
问题的产生
并发场景下，读取旧的 DB 数据并更新到缓存中。
缓存和 DB 的操作不在一个事务中，可能只有一个操作成功，另一个操作失败，导致不一致。
解决方案
1.先淘汰缓存，再更新数据库
先淘汰缓存，即使写数据库发生异常，也就是下次缓存读取时，多读取一次数据库，这样理论上来说保证了数据的
一致性。但是实际在并发环境下仍然会出现数据不一致的情况。
首先来说写流程：先淘汰缓存，再写 DB；
然后是读流程：先读缓存，如果未命中再读 DB，然后将 DB 中读出来的数据更新到缓存中。并发环境下，在数据库层面并发的读写并不能保证完全顺序，也就是说后发出的读请求可能先完成。举例来说
- 线程 T1 发出了写请求，淘汰了缓存；然后写数据库，发出修改请求。
- 线程 T2 发出了读请求，先读取缓存，未命中，再去读取数据库，发出读取请求，这时候，线程 T1 的写数据还未完成，导致 T2 读取了一个脏数据放入缓存，这样就导致了数据不一致。
这种情况下，可以引入分布式锁实现“串行化”来解决。
- 在写请求时，先获取分布式锁，再淘汰缓存，更新完数据库后再释放锁。
- 在读请求时，如果缓存未命中，则先获取分布式锁，加锁失败说明写请求还未完成，继续等待；加锁成功则说明写请求已完成，再去缓存查询一次，如果未命中，则再去 DB 查询并即使更新到缓存。
2.先写数据库，再更新缓存
由于操作缓存和操作数据库不是原子的，则第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失败，就会出现 DB 中是新数据，缓存中是旧数据，数据不一致的情况。在这种逻辑下，只有保证写数据库和更新缓存在同一个事务中，才能保证最终一致性。
a.基于定时任务来实现
- 先写入数据库，然后在写入数据库所在的事务中，插入一条记录到任务表，该记录会存储需要更新的缓存 key 和 value。
- 定时任务每秒扫描任务表，更新到缓存中，之后删除该记录。
b.基于消息队列实现
- 首先写入数据库，然后发送带有缓存 key 和 value 的事务消息，此时需要有支持事务消息特性的消息队列。
- 消费者消费该消息，更新到缓存中。
基于数据库的 binlog 日志
- 应用直接写数据到数据库中。
- 数据库更新 binlog 日志。
- 利用 Canal 中间件读取 binlog 日志。
- Canal 借助于限流组件按频率将数据发到 MQ 中。
- 应用监控 MQ 通道，将 MQ 的数据更新到 Redis 缓存中。
可以看到这种方案对研发人员来说比较轻量，不用关心缓存层面，而且这个方案虽然比较重，但是却容易形成统一的解决方案。
备注说明： 上述的订阅 binlog 程序在 mysql 中有现成的中间件叫 canal，可以完成订阅 binlog 日志的功能。