缓存 数据一致性
业务中常用的 Cache Aside Pattern:
失效：先从cache中读取数据，没有得到，从数据库中读取，成功以后，放到缓存中。
命中cache: 直接返回
更新：更新数据库，删除缓存
Cache Aside 模型中，读缓存 Miss 的回填操作，和修改数据同步更新缓存，包括消息队列的异步补偿缓存，都无法满足 “Happens Before”，会存在相互覆盖的情况。
为什么需要使用消息队列异步补偿呢？
因为如果网络抖动，Cache删除失败，用户一直读取的都是旧数据，所以需要使用消息队列进行补偿进行兜底操作。
1.读缓存的miss以后，从DB中获取到数据，然后去set 缓存这个操作
2. 修改数据删除缓存数据
3. 消息队列中异步补偿缓存
这三个操作没有办法确定先后顺序的
如果当前数据库中的值是A,修改操作，将A修改为B,然后删除Cache
这个时候读操作，从数据库中读取到B进行回填操作，同时这个时候从B 改为了C，然后将缓存删除
这个时候有可能将B回填到Cache中，造成数据不一致的问题
消息队列异步补偿缓存也是这样，没有办法判断那个操作在前那个操作在后
4操作为job更新
5操作为读更新
这种交互下，4和5操作步骤都是设置缓存，导致写入的值互相覆盖，并且操作的顺序性不确定，从而导致cache存在脏缓存
写操作使用SET操作命令，覆盖写缓存，读操作，使用Add操作Redis中使用SETNX 操作回写Miss数据，保证写操作的数据不会被读操作的回写数据覆盖
参考来源：
毛剑老师 《Go进阶训练营》
