天猫国际用户Push中心承接了国际用户触达相关的需求，比如短信、端内消息投放等等，并存在较高的并发场景。
该系统此前发现了一个查询投放计划plan为null的异常情况，在初期排查时有些丈二和尚摸不着头脑，后面突然灵光乍现——原来是缓存一致性问题！
本文记录一下该问题的排查过程和解决方案，同时带读者朋友们一起回顾下相关的八股文～
相关八股文
▐ 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是缓存系统中可能遇到的问题，特别是在高并发的场景下更容易出现。了解它们之间的区别，能帮助我们更好地设计和维护缓存系统，保持系统的稳定性和性能。
缓存穿透
定义
缓存穿透是指查询一个数据库中不存在的数据，由于缓存不命中（因为数据根本就不存在），请求便会穿过缓存，直接请求数据库。如果有大量此类请求，数据库压力会突然增大，严重时可能会拖垮数据库。
应对策略
布隆过滤器：在缓存之前使用布隆过滤器，一种空间效率高的数据结构，用来检测一个元素是否在一个集合中。如果布隆过滤器说不存在，那么就直接返回，不再查询数据库。
缓存空结果：如果查不到数据，也将这个“空”结果缓存起来，并设置一个合理的过期时间。
缓存击穿
定义
缓存击穿指一个热点key在缓存中有效期过期的瞬间，大量请求同时涌入数据库去查询这个数据，因为缓存过期这些请求不能被缓存拦截，直接请求到数据库，导致数据库瞬间压力过大。
应对策略
设置热点数据永远不过期：这要求系统能准确判断哪些是热点数据。
加锁或队列：当热点key过期时，不是所有请求都去数据库查询，而是让某一个请求去数据库查询并更新缓存，其他请求等待缓存更新后再访问缓存。
缓存雪崩
定义
缓存雪崩是指在某一个时间段内，大量的缓存键集中过期失效，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库瞬间压力过大可能到达崩溃的状态。
应对策略
缓存数据的过期时间设置为随机，防止很多缓存同时过期。
使用高可用的缓存架构，即使缓存服务出现问题，也能通过备份机制快速恢复。
设置热点数据静态化，即把访问量较大的数据做静态化处理，减少数据库的访问。
▐ 数据一致性问题
数据一致性问题是指当数据在多个地方（如缓存和数据库）存储时，这些地方的数据可能会出现不一致的情况。这种不一致可能是由于缓存更新滞后、系统故障或其他原因引起的。数据一致性是分布式系统设计中的一项挑战，尤其是在读写非常频繁的系统中。
数据一致性问题
当数据被更新时，如果缓存中的相应数据没有立即更新，那么缓存系统将向应用程序提供旧数据。这会导致应用程序得到不一致的结果，影响用户体验和数据的准确性。
实时强一致性和最终一致性
在分布式系统中，数据一致性是一个核心问题。根据系统的设计与需求，可以选择实时强一致性(Strong Consistency)或最终一致性(Eventual Consistency)。
实时强一致性
定义：实时强一致性保证了任何时刻，所有的客户端看到的数据都是一样的。在分布式系统中实现强一致性意味着，一个操作一旦完成，所有的客户端立即都能看到这个操作的结果。
适用场景：事务性强、对数据一致性要求高的系统，如银行系统或任何财务系统。
保障策略：
三阶段提交（3PC）等分布式事务协议：在分布式系统中保证操作要么全部成功，要么全部失败。
分布式锁：通过在操作前获取全局锁，保证同一时刻只有一个操作可以修改数据，从而保障数据一致性。
强一致性算法：如Paxos或Raft算法，通过一系列严格的消息传递和确认机制，确保分布式系统中的多个副本能够达到一致状态。
最终一致性
定义：最终一致性是指，系统会保证在没有新的更新操作的情况下，经过足够的时间后，数据将达到一致的状态。在这种模型下，数据的副本之间可能会暂时存在不一致。
适用场景：对实时性要求不高，可以容忍短时间内数据不一致的场景，如社交网络、推荐系统等。
保障策略：
异步复制：当数据更新发生时，首先更新主副本，然后异步地将更新同步到其他副本。
读取修复（Read Repair）：在读取数据的时候检测副本之间的不一致，并在后台异步修复不一致的数据。
后台一致性修复进程：定期在后台运行的进程检查和同步数据副本之间的差异，以达到最终一致性。
版本控制：每次更新数据时附加一个时间戳或版本号，用于解决更新冲突和保持数据的最终一致性。
常见缓存更新/失效策略与一致性解决方案
缓存更新策略
Write through cache（直写缓存）：首先将数据写入缓存，然后立即将新的缓存数据复制到数据库。这种方式可以保证写操作的一致性，但可能会影响写操作的性能。
Write back cache（写回缓存）：数据首先写入缓存，然后由缓存异步写入数据库。这种方式可以提高写操作的性能，但增加了数据丢失的风险。
Write around cache（饶写缓存）：绕过缓存，直接写数据库，然后依据需要更新缓存或使缓存失效。这适用于更频繁读取操作的场景。
缓存失效策略
主动更新：当数据库数据变化时，主动更新缓存中的数据。这可以保持缓存数据的实时性，但可能会增加系统的复杂性。
定时失效：为缓存数据设置一个过期时间。定期从数据库中重新加载数据，以保持数据的新鲜度。但这无法解决数据在两次加载之间变化导致的一致性问题。
惰性加载：只有在请求特定数据且发现缓存失效或缓存中没有该数据时，才去数据库加载该数据。这种策略简单，但在高并发场景下可能会导致缓存击穿。
使用缓存一致性协议
基于订阅的更新：使用消息队列（如Kafka，RabbitMQ）来发布数据库更新，然后相关服务订阅这些更新消息来同步更新缓存。
最终一致性：采用最终一致性模型，允许系统在一段时间内是不一致的，但保证经过足够的时间后，系统中的所有复制数据最终将达到一致的状态。
分布式缓存系统
使用如Redis Cluster、Apache Ignite、Tair等分布式缓存系统，这些系统内置了处理缓存一致性的机制，（但是无法解决缓存和数据库之间的数据一致性问题）。
Push中心原方案简介为了使各应用职责及整体的架构设计更加清晰，Push中心整体将后台配置端和前台投放端分别部署在了两个应用中，两个应用需要分别配置数据库连接，分别配置缓存。
▐ 投放端
投放端对于投放计划pushPlan，只有查询流量，没有增删改。
由于投放端qps较高，为减少数据库压力，必须使用缓存。同时，为了避免缓存击穿和缓存穿透，我们用本地缓存和tair组成了二级缓存，并使用定时任务定时将数据库中的数据刷新到tair。
（注：不了解tair的话，可以简单理解为和redis类似）
▐ 配置端
配置端会增删改pushPlan。
▐ 问题描述
梳理到这里，其实很容易发现潜在的不一致性问题：
tair和数据库不一致
投放端的本地缓存和Tair缓存不一致
投放端和配置端都用到了Tair缓存，需要是同一个，且key的拼写规则要保持一致
配置端采用的缓存一致性方案是：“修改前删缓存，查询后刷新”，删除后会导致投放端的缓存也被删除
本次的问题便出现在第4点：一旦数据在配置端被修改，那么在投放端本地缓存过期后，定时任务刷新tair前，查询出来的数据便是null，导致异常。
至于前3点，此前的方案为：
配置端通过“修改前删缓存，查询后刷新”解决，投放端使用定时任务刷新
减少本地缓存过期时间（本地缓存主要是避免缓存穿透和缓存击穿，过期时间可以设置地比较短，业务上可以接受短暂的不一致性）
谜题就在谜面上
排查过程上面的梳理应该还是蛮清晰的，很容易定位到问题所在，但实际上在发现报错之后排查还是有些艰难的。
一开始我甚至有些怀疑是因为本地缓存和tair的代码写法有问题，但看代码一直没看出来问题。最终还是通过日志查到的，因为报错日志十分地有规律：每5分钟有一波报错...
让我突然想到配置端有个定时任务每5分钟执行一次，刷新pushPlan的执行进度等信息。
由于配置端每次更新是先删缓存，再写数据库，此时在投放端定时任务刷新tair之前，查询缓存便是null。
解决方案
定位到问题，解决方案就比较简单明了。
▐ 方案一：修改配置端
比如，双写方案：写完数据库后刷新缓存（第5步）
这是最直接的解决方案，既然之前删缓存不行，那就不删除，而是直接刷新缓存。刷新缓存后，配置端从数据库中取出的数据便为最新的数据。
此处涉及到一个先刷新数据库，还是先刷新缓存之类的问题，这里简单列一下各方案及优缺点：
方案 | 特点 |
先更新数据库，再更新缓存 | 优点：
缺点：
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先更新缓存，再更新数据库 | 优点：
缺点：
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先删缓存，再更新数据库 （原方案） | 这种策略是指在更新数据之前，首先删除缓存中的数据，然后再更新数据库。 优点：
缺点：
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延时双删策略 | 延时双删涉及三个步骤：先删除缓存、更新数据库，然后过一段时间后再次删除缓存。 优点：
缺点：
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▐ 方案二：修改投放端（存在问题）
tair未命中时，主动查数据库刷新tair（第3步）
该方案存在一个问题，但也可以帮助理解并发场景下的数据一致性问题，所以便也留在这里了。
由于配置端和投放端分成了两部分，可能存在一种并发情况：配置端删除缓存后，投放端此时查询缓存并刷新到了缓存中，假如配置端未刷新缓存，会导致缓存失效前取到的数据是旧值，存在数据不一致问题。
结语
数据一致性问题是我们在工程实践中经常遇到的一种问题，了解常见的解决方案，可以帮助我们有效解决该问题，更好地满足业务诉求。
本文讲了那么多，到底哪种方案更好呢？是不是强一致性就是最优解？
其实不存在绝对的“哪种方案更好”，只有最适合当前系统特性和业务需求的方案。理想的选择是，基于具体应用场景和对数据一致性要求的严格程度，采用能够平衡性能和一致性需求的更新策略，并通过合理设计来降低数据不一致的风险。
有些业务中必须尽量做到强一致性，但很多业务中往往也能容忍一定的不一致性。强一致性未必好，最终一致性也未必不好。强一致性往往会提高系统的复杂度、降低系统性能。综合考虑系统性能、系统复杂度、业务对数据一致性的容忍度等诸多因素，选择适合自己的方案才是最优解。
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