|NO.Z.00049|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Redis.V02|——|Redis.v02|数据不一致|

一、数据不一致

### --- 数据不一致

~~~     缓存和DB的数据不一致的根源 ： 数据源不一样

### --- 如何解决

~~~     强一致性很难，追求最终一致性（时间）
~~~     互联网业务数据处理的特点
~~~     高吞吐量
~~~     低延迟
~~~     数据敏感性低于金融业
~~~     时序控制是否可行？
~~~     先更新数据库再更新缓存或者先更新缓存再更新数据库
~~~     本质上不是一个原子操作，所以时序控制不可行
~~~     高并发情况下会产生不一致

### --- 保证数据的最终一致性(延时双删)

~~~     先更新数据库同时删除缓存项(key)，等读的时候再填充缓存
~~~     2秒后再删除一次缓存项(key)
~~~     设置缓存过期时间 Expired Time 比如 10秒 或1小时
~~~     将缓存删除失败记录到日志中，利用脚本提取失败记录再次删除（缓存失效期过长 7*24）

### --- 升级方案

~~~     通过数据库的binlog来异步淘汰key，利用工具(canal)将binlog日志采集发送到MQ中，
~~~     然后通过ACK机制确认处理删除缓存。

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

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