通常来说，在我们的系统中会把数据永久保存在DB中，并且冗余一份数据在缓存中。读请求优先从缓存读取数据，没有再从DB读取，如下图：
这样做的好处是可以减小DB的压力，提高请求的响应速度。
但这种架构在提升系统读请求处理能力的同时，给系统写请求的处理带来了不少的麻烦。因为数据在DB跟缓存中各自保存了一份，如何保证它们之间的数据一致就是需要注意的问题了。
当处理写请求时有两种方式：
一、先写缓存再写DB
- 如果第一步写缓存失败，直接返回，无影响。
- 如果缓存写成功，DB写失败，此时如果不清除缓存中已写入的数据，则会造成数据不一致（缓存中是新值，DB中是旧值）。
如果增加清除缓存的逻辑，那么清除操作又失败了该如何处理？
二、先写DB再写缓存
- 如果DB写入失败，直接返回，无影响。
- 如果DB写入成功，缓存写入失败则会造成数据不一致（即DB中是新值，缓存中是旧值）。
如果重试写入缓存，那重试也失败该如何处理？
三、问题分析
问题本质上就是一个分布式数据一致性问题，在不要求强一致性的场景下，我们只要开辟一个异步任务去保证最终一致性即可。
就上面所说的场景来说，发生失败时，我们可以开启一个异步线程去做数据回填操作，反复重试直到成功。如果采用异步线程回填数据的方式做最终一致性，那么这个容错性是内存级别的，也就是说如果此时重启服务（线程消失），那么这个重试任务就丢失了，导致数据不一致。
其实宏观上来说，缓存数据设置过期时间就是一种数据最终一致性的方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以DB为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果DB写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从DB中读取新值然后回填缓存，完成数据的最终一致性。