缓存一致性解决方案

1.实时同步更新

特点：更新数据库的同时，更新缓存，使用缓存工具类或者AOP实现

优点：数据一致性强，不会出现缓存雪崩

缺点：代码耦合，运行期耦合，影响正常业务，增加一次网络开销

适用场景：写操作频繁、数据一致性要求比较高，比如银行业务、证券业务

2.准实时同步更新

特点：更新数据库后，异步更新缓存，使用使用mq实现或者binglog同步

优点：数据一致性较强、有较短的延迟，与业务代码解耦，不会影响正常业务，不会出现缓存雪崩

缺点：有较短延迟，无法保证最终一致性，需要补偿机制

试用场景：不适合写操作频繁且数据一致性要求严格的场景

3.缓存失效机制

特点：基于缓存自身的失效机制，弱一致性

优点：实现简单，与业务完全解耦，不影响正常业务

缺点：有一定延迟，存在缓存雪崩问题

试用场景：适合读多写少的互联网场景，允许一定数据延迟

4.任务调度更新

特点：采用任务调度框架，按照一定频率更新

优点：不影响正常业务，与业务解耦

缺点：不保证一致性，代码复杂度增大（要维护两套代码），容易堆积垃圾数据

试用场景：复杂统计类数据缓存，对数据一致性要求低的场景，比如统计类数据、BI分析