缓存一致性问题的思考

1、分布式锁

写请求开始前先加分布式锁，并发读请求进来判断当前读取的数据有没有分布式锁， 如果有分布式锁， 说明有并发写请求， 缓存里的数据 ，可能是无效的， 所以直接去查数据库。 之后的事情就交给mysql的锁机制来解决了， 判断有锁存在的读请求， 是不会更新缓存的，查到数据直接返回。 更新缓存的操作， 交给写请求去完成。写请求更新完数据库后，更新缓存数据，同时释放分布式锁。
这里要注意分布式锁要设置一个过期时间，防止加锁的进程宕机，无法正常释放分布式锁。还有，如果写操作比较耗时，也要考虑过期时间到了，写操作还没完成的情况，推荐用锁续期的方式。我们可以先给锁设置一个超时时间，然后启动一个守护线程，让守护线程在一段时间之后重新去设置这个锁的超时时间，续命锁的实现过程就是写一个守护线程，然后去判断对象锁的情况，快失效的时候，再次进行重新加锁，但是一定要判断锁的对象是同一个，不能乱续。主线程业务执行完了，守护线程也需要销毁，避免资源浪费，使用续命锁的方案相对比较而言更复杂，所以如果业务比较简单，可以根据经验类比，合理的设置锁的超时时间就行。

2、先失效缓存，再更新数据库

有两个并发请求，A为读请求，B为写请求，B先失效掉缓存，A进来后缓存未命中，查询数据库的当前值返回，并更新缓存。B请求更新完数据库后，更新缓存值。
该方案会存在数据一致性问题，因为如果B先更新缓存，A后更新，有可能使得数据库和缓存不一致（A更新的是数据库的旧值）。这种可能性比较小，因为读请求比写请求要快。如果一定要解决这个问题，可以采用以下方法：
延时双删 —— 写请求B更新完数据库之后，sleep一段时间（保证该时间内，读请求A读数据库+更新缓存完成），然后再次删除缓存。当然为了提高并发，可以异步线程去完成该过程。

3、先更新数据库，再失效缓存（极度不建议采用，明显的不一致性）

有两个并发请求，A为读请求，B为写请求，B先更新数据库，未来得及删除缓存，A进来后缓存命中，查询到旧的缓存值，非常明显的数据不一致。
当然，如果并发量不高，或者对数据一致性要求不高的情况下，可以引入消息队列来达到最终一致性。方案有以下几种：
（1）消息队列监听mysql的binlog，生产过期缓存的消息，客户端程序消费消息，执行过期缓存操作。
（2）还是利用binlog，不过不实用消息队列。canal的工作原理：canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议；MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )；canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
（3）更新数据库成功后，往消息队列发送消息，消费到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来达到最终一致性。

4、Read/Write through

以缓存为操作为主，数据存先存在于缓存，缓存的数据是不会过期的。
Read Through：先查询缓存中数据是否存在，如果存在则直接返回；如果不存在，则由缓存组件负责从数据库中同步加载数据。
Write Through：先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在，如果已经存在，则更新缓存中的数据，并且由缓存组件同步更新到数据库中，如果缓存中数据不存在，我们把这种情况叫做Write Miss(写失效)。
Write Miss解决方式：一个是“Write Allocate(按写分配)”，做法是写入缓存相应位置，再由缓存组件同步更新到数据库中。另一个是“No- write allocate(不按写分配)”，做法是不写入缓存中，而是直接更新到数据库中。

适用场景

用于读操作较多，相较于Cache aside而言更适合缓存一致的场景。
使用简单屏蔽了底层数据库的操作，只是操作缓存。
这种方式其实可以以Redis为存储，对数据的持久性要求较低的。

5、Write Back(Write behind)

Write back是相较于Write Through而言的一种异步回写策略。在数据更新时只写入缓存Cache。只在数据被替换出缓存时，被修改的缓存数据才会被写到后端存储。此模式的优点是数据写入速度快，因为不需要写存储；缺点是一旦更新后的数据未被写入存储时出现系统掉电的情况，数据将无法找回。

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问题

实现比较复杂,可能会丢失数据.

适用场景

用于读少写多的场景,Linux系统的页缓存和MySQL InnoDB 引擎的Cache Pool其实就是使用的WriteBack策略.
相较于Write through 而言拥有更高的写入性能.