Cache Aside Pattern

在讨论这三种情况之前，先说明一下我使用缓存的策略，也是大多数人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。简而言之，就是

1. 首先尝试从缓存读取，读到数据则直接返回；如果读不到，就读数据库，并将数据会写到缓存，并返回。

2. 需要更新数据时，先更新数据库，然后把缓存里对应的数据失效掉（删掉）。

读的逻辑大家都很容易理解，谈谈更新。如果不采取我提到的这种更新方法，你还能想到什么更新方法呢？大概会是：先删除缓存，然后再更新数据库。这么做引发的问题是，如果A,B两个线程同时要更新数据，并且A,B已经都做完了删除缓存这一步，接下来，A先更新了数据库，C线程读取数据，由于缓存没有，则查数据库，并把A更新的数据，写入了缓存，最后B更新数据库。那么缓存和数据库的值就不一致了。另外有人会问，如果采用你提到的方法，为什么最后是把缓存的数据删掉，而不是把更新的数据写到缓存里。这么做引发的问题是，如果A,B两个线程同时做数据更新，A先更新了数据库，B后更新数据库，则此时数据库里存的是B的数据。而更新缓存的时候，是B先更新了缓存，而A后更新了缓存，则缓存里是A的数据。这样缓存和数据库的数据也不一致。按照我提到的这种更新缓存的策略，理论上也是有不一致的风险的，之前在其他的博客文章有看到过，只不过概率很小，我们暂时可以不考虑，后面我们有其他手段来补救。讨论完使用缓存的策略，我们再来看这三种不一致的情况。

1. 对于第一种，在读数据的时候，会自动把数据库的数据写到缓存，因此不一致自动消除.

2. 对于第二种，数据最终变成了不相等，但他们之前在某一个时间点一定是相等的（不管你使用懒加载还是预加载的方式，在缓存加载的那一刻，它一定和数据库一致）。这种不一致，一定是由于你更新数据所引发的。前面我们讲了更新数据的策略，先更新数据库，然后删除缓存。因此，不一致的原因，一定是数据库更新了，但是删除缓存失败了。

3. 对于第三种，情况和第二种类似，你把数据库的数据删了，但是删除缓存的时候失败了。

因此，最终的结论是，需要解决的不一致，产生的原因是更新数据库成功，但是删除缓存失败。

解决方案大概有以下几种：

1. 对删除缓存进行重试，数据的一致性要求越高，我越是重试得快。

2. 定期全量更新，简单地说，就是我定期把缓存全部清掉，然后再全量加载。

3. 给所有的缓存一个失效期。

第三种方案可以说是一个大杀器，任何不一致，都可以靠失效期解决，失效期越短，数据一致性越高。但是失效期越短，查数据库就会越频繁。因此失效期应该根据业务来定。

并发不高的情况：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis，有的话直接从redis中取；

写: 写mysql->成功，再写redis；

并发高的情况：

读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis，有的话直接从redis中取；

写：异步话，先写入redis的缓存，就直接返回；定期或特定动作将数据保存到mysql，可以做到多次更新，一次保存；