面试官问这个，主要想考察 更新缓存还是删缓存？ 进一步到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？ 消息队列保证一致性？等等。要想学问大，就要多读、多抄、多写。
2、解答 2.1、缓存的好处如果你的业务处于初期阶段，流量很小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，系统的架构模型是这样的：
但随着业务量的增长，你的项目请求量有一定的量级，这时可能会演变成读请求操作从库，写请求操作主库，读写分离会有数据实时一致性等问题，系统架构是这样的：
但随着业务量的增长，你的项目请求量越来越大，这时如果每次都从数据库中读数据，那肯定会有性能问题。这个阶段通常的做法是，引入缓存来提高读性能，架构模型是这样的：
缓存中间件， 我们一般都是使用Redis ，它不仅性能非常高，还提供了很多友好的数据类型，可以很好地满足我们的业务需求。引入缓存中间件，系统也变复杂了，不得不面临的问题是：数据库中的数据，放到缓存中读取，具体怎么存储呢？
最简单直接粗暴的方案是【全量数据更新到缓存中，只从缓存读取】：
- 数据库中的数据，全量刷入缓存，不设置缓存失效时间
- 写请求只操作数据库，不操作缓存
- 数据库的数据提前预热，更新到缓存中
- 启动一个定时任务，定时把数据库的数据，更新到缓存中
这个方案的优点是，所有读请求都可以直接「命中」缓存，不需要再查数据库，性能非常高。
但缺点也很明显，主要有以下问题：
- 缓存利用率低：不经常访问的数据，会一直留在缓存中
- 数据不一致：因为是定时刷新缓存，缓存和数据库会存在不一致，取决于定时任务的执行频率
所以，这种简单直接粗暴的方案一般更适合业务体量小，且对数据一致性要求不高的业务场景。
那如果我们的业务体量很大，可以怎么去解决这些问题呢？
2.2、缓存利用率和一致性 2.2.1、提高缓存利用率想要提高缓存利用率，我们很容易想到的方案是，缓存中只保留最近访问的热点数据。
我们可以这样优化：
- 写请求依旧只写数据库
- 读请求先读缓存，如果缓存不存在，则从数据库读取，并写入缓存
- 写入缓存中的数据，都设置失效时间
这样一来，缓存中不经常访问的数据，随着时间的推移，都会逐渐过期淘汰掉，最终缓存中保留的，都是经常被访问的热点数据，缓存利用率得以最大化。
要想保证缓存和数据库实时一致，那就不能再用定时任务刷新缓存了。所以，当数据发生更新时，我们不仅要操作数据库，还要一并操作缓存。具体操作就是，修改一条数据时，不仅要更新数据库，也要连带缓存一起更新。
但数据库和缓存都更新，又存在先后问题：
- 先更新缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后更新缓存
哪个方案更好呢？
先不考虑并发问题，正常情况下，无论谁先谁后，都可以让两者保持一致，但现在我们需要重点考虑异常情况。因为操作分为两步，那么就很有可能存在【第一步成功、第二步失败】的异常情况发生。我们一个个来分析。
1）先更新缓存，后更新数据库
- 如果缓存更新成功了，但数据库更新失败，那么此时缓存中是最新值，但数据库中是旧值。
- 虽然此时读请求可以命中缓存，拿到正确的值，但是，一旦缓存失效，就会从数据库中读取到旧值，重建缓存也是这个旧值。
- 这时用户会发现自己之前修改的数据又变回去了，对业务造成影响。
2）先更新数据库，后更新缓存
- 如果数据库更新成功了，但缓存更新失败，那么此时数据库中是最新值，缓存中是旧值。
- 之后的读请求读到的都是旧数据，只有当缓存失效后，才能从数据库中得到正确的值。
- 这时用户会发现，自己刚刚修改了数据，但却看不到变更，一段时间过后，数据才变更过来，对业务也会有影响。
可见，无论谁先谁后，但凡后者发生异常，就会对业务造成影响。我们继续分析，除了操作失败问题，还有什么场景会影响数据一致性？这里我们还需要重点关注：并发问题。
2.2.3、并发导致的一致性问题假设我们采用【先更新数据库，再更新缓存】的方案，并且两步都可以成功执行的前提下，如果存在并发，情况会是怎样的呢？
假设线程 A 和线程 B 两个线程，需要更新同一条数据，会存在这样的场景：
也就是说，A 虽然先于 B 发生，但 B 操作数据库和缓存的时间，却要比 A 的时间短，执行时序发生错乱，最终缓存与数据库数据不一致。
同样地，采用【先更新缓存，再更新数据库】的方案，跟上面并发异常情况类似，可以自行体会
从缓存利用率的角度来看，这个方案也是不推荐的。
因为每次数据发生变更，都无脑更新缓存，但是缓存中的数据不一定会被马上读取，这就会导致缓存中可能存放了很多不常访问的数据，浪费缓存资源。
而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列计算得出一个值，才把这个值才写到缓存中。
由此可见，这种方案，不仅缓存利用率不高，还会造成机器性能的浪费。所以此时我们需要考虑另外一种方案：删除缓存。
2.3、删除缓存删除缓存对应的方案也有 2 种：
- 先删除缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后删除缓存
经过前面的分析我们已经得知，但凡第二步操作失败，都会导致数据不一致。我们重点来看并发问题。
1）先删除缓存，后更新数据库
如果有 A、B线程要并发读写同一个数据，可能会发生以下场景：
可见，先删除缓存，后更新数据库，当发生【读+写】并发时，还是存在数据不一致的情况。
2）先更新数据库，后删除缓存
还是假设A、B线程要并发读写同一个数据，可能会发生以下场景：
这种情况理论来说是可能发生的，但实际真的有可能发生吗？
其实概率很低，这是因为它必须满足 3 个条件：
- 缓存刚好已失效
- 读请求 + 写请求并发
- 更新数据库 + 删除缓存的时间（步骤 5-8），要比读数据库 + 写缓存时间短（步骤 3 和 9）
仔细想一下，条件 3 发生的概率其实是非常低的。因为写数据库一般会先加锁，所以写数据库，通常是要比读数据库的时间更长的。以上其实就是很典型的Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）的写操作。这么来看，【先更新数据库 + 再删除缓存】的方案，是可以保证数据一致性的。所以，我们应该采用这种方案，来操作数据库和缓存。
解决了并发问题，我们继续来看前面遗留的：第二步执行失败，导致数据不一致的问题。
2.4、第二步执行成功是关键前面我们分析到，无论是更新缓存还是删除缓存，只要第二步发生失败，那么就会导致数据库和缓存不一致。
**第二步执行成功，就是解决问题的关键。**由此，我们能很简单想到就是失败后进行重试，关键在于重试，尽可能地去做补偿。现实情况往往没有想的这么简单，失败后无脑重试的问题在于：
- 立即重试很大概率还会失败
- 重试次数设置多少才合理
- 重试会一直占用这个线程资源，无法服务其它客户端请求
虽然我们想通过重试的方式解决问题，但这种同步重试的方案依旧不严谨。那更好的方案，我们也不难想到异步重试。
异步重试，我们不难想到，就是引入消息队列，进行异步消费执行第二步。不难想到其实会有以下问题：
- 写消息队列也有可能会失败啊？
- 引入消息队列，这又增加了更多的维护成本，这样做值得吗？
我们权衡一下。引入消息队列，正好符合我们的需求：
- 消息队列保证可靠性：写到队列中的消息，成功消费之前不会丢失，重启项目也不担心，
- 消息队列保证消息成功投递：下游从队列拉取消息，成功消费后才会删除消息，否则还会继续投递消息给消费者，符合我们重试的场景
至于写队列失败和消息队列的维护成本问题：
- 写队列失败：操作缓存和写消息队列，同时失败的概率其实是很小的
- 维护成本：我们项目中一般都会用到消息队列，维护成本并没有新增很多
所以，引入消息队列来解决这个问题，是比较合适的。这时系统架构模型是这样的：
那如果你确实不想在应用中去写消息队列，是否有更简单的方案，同时又可以保证一致性呢？方案还是有的，这就是近几年比较流行的解决方案：订阅数据库变更日志，再操作缓存。
比如MySQL ，当一条数据发生修改时，MySQL 就会产生一条变更日志存储在Binlog，我们可以通过程序订阅这个日志，拿到具体操作的数据，然后推送到消息队列，消费者再根据这条数据，去删除对应的缓存。
订阅变更日志，目前也有了比较成熟的开源中间件，例如阿里的 canal。
至此，我们可以得出结论，想要保证数据库和缓存一致性，推荐采用【先更新数据库，再删除缓存】方案，并配合【消息队列】或【订阅变更日志】的方式来做。
2.5、强一致思考基于此，以上的讨论，都是怎么保证数据库和缓存最终一致性。要想做到强一致，最常见的方案是 2PC、3PC、Paxos、Raft 这类一致性协议，但它们的性能往往比较差，而且这些方案也比较复杂，还要考虑各种容错问题。相反，这时我们换个角度思考一下，我们引入缓存的目的是什么？没错，性能。所以，其实就是一种权衡的过程。而且我们最终采用的方案，缓存都是有失效时间的，就算在这期间存在短期不一致，我们依旧有失效时间来兜底，这样也能达到最终一致。
3、总结通过以上的分析，解决方案的核心其实都是Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）的读操作和写操作：
读操作：
- 首先从缓存中查询数据，如果缓存命中则直接返回
- 缓存未命中，则去数据库中读取
- 将从数据库中读取的结果的副本放入到缓存中，并返回
写操作：
- 首先更新数据库
- 然后删除缓存中的数据
再根据以上思路，确保写操作的第二步执行成功，通过重试策略的异步重试思路，引入消息队列或者订阅数据库变更日志等，确保最终一致性。性能和一致性不能同时满足，为了性能考虑，通常会采用最终一致性的方案。很多方案，其实都是一个权衡的过程，我们要学会从中思考。
