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1、背景
2、缓存读写模式
2.1、Cache-Aside Pattern(旁路缓存模式)
2.2、Read-Through/Write-Through（读写穿透模式）
2.3、Write Behind Pattern(异步缓存写入)
3、数据不一致的几种场景
3.1、先删缓存，再更新数据库
3.2、先更新数据库，再删缓存
4、解决方案
4.1、延时双删
4.2、消息队列
4.3、进阶版消息队列(基于订阅binlog的同步机制)
4.4、数据对比
5、为什么是删除，而不是更新缓存？
1、背景
高并发场景下，如果让所有的请求都直接访问数据库，大概率数据库是扛不住这么大的并发压力的。所以，通常情况下，我们会使用Redis做一个缓冲操作，请求来时，先去查询Redis缓存，如果能在缓存中查到数据，则直接返回；如果查不到，再去查询数据库。
读场景下，Redis和数据库在数据一致性层面没什么问题，但是，在涉及到数据更新操作时：数据库和缓存更新，就会存在数据一致性问题。
2、缓存读写模式
2.1、Cache-Aside Pattern(旁路缓存模式)
适用于读多写少的场景。使用该模式的系统对缓存失效具有一定的弹性，即使缓存集群宕机，系统仍然可以通过访问数据库获取到数据，只不过这种情况下可能会降低响应时间，严重的话会搞崩数据库。
读流程：
- 读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据
- 缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。
写流程：
- 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
2.2、Read-Through/Write-Through（读写穿透模式）
Cache-Aside模式下，业务系统需要同时维护缓存和数据库，以此来保证缓存和数据库的数据一致性。
Read/Write Through模式下，提供一个缓存服务，由缓存服务维护缓存与数据库的数据一致性，业务系统只需要与缓存服务进行读写即可，不必再关心缓存与数据库的一致性问题。
读流程：
- 业务系统发读请求给缓存服务
- 缓存服务：从缓存读取数据，读到直接返回
- 缓存服务：如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。
写流程：
- 业务系统发写请求给缓存服务
- 缓存服务：更新数据库
- 缓存服务：更新缓存
2.3、Write Behind Pattern(异步缓存写入)
类比Read-Through/Write-Through模式，都是由一个缓存服务负责缓存和数据库的读写。不同点在于，Write Behind Pattern模式执行写操作时，只更新缓存，不直接更新数据库，通过异步批量的方式写入数据库。
数据存储的写性能很高，但数据的一致性变差，极端场景下可能会丢失数据。
适用于变更频率很高，但对一致性要求不太高的业务场景。
3、数据不一致的几种场景
由于数据库和缓存(比如Redis)是两个组件，所以不可能在一个事务中处理，那么数据的更新就会存在一个先后问题。
3.1、先删缓存，再更新数据库
原始数据：缓存中有key = value1，数据库有key = value1。
- 线程1删除缓存key成功
- 线程2读取数据，缓存key已被删除，从数据库读取key=value1，并写入缓存key=value1
- 线程1更新数据库key = value2
此时，缓存中key=value1，数据库中key=value2，数据不一致。
3.2、先更新数据库，再删缓存
原始数据：缓存中有key = value1，数据库有key = value1。
- 线程1更新数据库key = value2；
- 线程1删除缓存key，删除失败。
此时，缓存中key=value1，数据库中key=value2，数据不一致。
4、解决方案
4.1、延时双删
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。
- 删除缓存
- 更新数据库
- 休眠500毫秒(休眠时间由读业务逻辑耗时决定，确保读请求结束后，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据)
- 再次删除缓存
- 读请求更新缓存时，给缓存设置超时时间
4.2、消息队列
先更新数据库，成功后往消息队列发消息，消费到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来实现，达到最终一致性的效果。
但是，引入消息队列后，就需要考虑消息中间件的维护问题、消息丢失问题、消息延迟等问题。
4.3、进阶版消息队列(基于订阅binlog的同步机制)
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis。
- 读Redis：热数据基本都在Redis
- 写MySQL:增删改都是操作MySQL
- 更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis
使用canal订阅mysql的binlog，一旦MySQL中产生了新的读写、更新、删除操作，通过消息队列，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
4.4、数据对比
通过数据对比模块，发现差异，差异报警，自动修复，定时将mysql数据同步到redis中。
5、为什么是删除，而不是更新缓存？
如果是更新的话，那就是先更新数据库，再更新缓存。
举个例子：如果数据库1小时内更新了1000次，那么缓存也要更新1000次，但是这个缓存可能在1小时内只被读取了1次，那么这1000次的更新有必要吗？
反过来，如果是删除的话，就算数据库更新了1000次，那么也只是做了1次缓存删除，只有当缓存真正被读取的时候才去数据库加载。
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