一般来说，一个业务系统一般会经历以下几个阶段。本系列文章，是针对缓存与数据库一致性场景，提出实用可行的技术方案。
阶段1：单库阶段
此时系统的读写流量很小，这个时候所有的读写操作都在主库；此时，从库的角色只是作为灾备。
风险分析：从数据一致性的角度来看没有任何问题，所有读写操作都在主库
阶段2：多库分片阶段
阶段2.1： 分库分表阶段
随着业务的前进和流量的激增，会出现大表和数据库写入性能下降的问题。我们可以通过分库的方式，提升数据库单机的QPS压下来；通过分表的方式，降低单表的数据量，提升查询性能
风险分析：从数据一致性的角度来看没有任何风险，所有操作仍然走主库
阶段2.2：读写分离阶段
随着业务的进一步发展，在阶段2.1时我们已经解决了写性能的问题；但业务发展到此时，读问题也会逐渐成为性能瓶颈。这时，我们需要把从库利用起来；进行读写分离，写走主库，读走从库
风险分析：读写分离意味着，读到的数据很有可能不是最新的。这对实时性要求较高的交易类场景是不合适的，但是足以应对90%的业务场景；关于数据库主从同步的延时问题，我们之后再进行深入讨论。
阶段3：数据库+缓存
对于大多数业务场景来说，我们都面临着读多写少的情况；核心交易类应用，更多是面临写多读少的场景（此时将核心流程全部走写库，避免了为了处理数据一致性的复杂性）。而数据库的资源是很宝贵的，疯狂增加从库节点，会带来资源成本激增；同时，分库分表也会带来系统设计的复杂度上升和数据迁移的困难。
所以，此时我们会通过添加缓存的方式，来缓解数据库的读写压力。
风险分析：数据库与缓存数据一致性问题。
上面的问题，引发出之后的思考与讨论的问题：缓存与数据库一致性如何保证？在提出方案之前，我们需要分析自己业务系统的架构与设计方案，可以接受什么粒度的数据不一致？不同的方案，实现难度和设计是不一样的
我们的业务系统目标是怎样的？
- 要求最终一致性，还是强一致性？
- 对缓存一致性的时间要求到底有多高？1ms？1min？
- 当前有没有做分库分表，读写分离？是不是可以经受住当前及未来业务的增长
- 缓存数据结构是怎么样的？是否有多表合并的数据结构
- 如何灾备？更新、删除缓存失败的话，系统能否容忍？写入数据库失败怎么办？
- 如果删除缓存失败，还更不更新数据库？
- 。。。。。
只有我们自己清楚了现状、知道自己想要什么，才能设计出最合理缓存数据库一致性方案。
在本章节，我们分析一下缓存与数据库数据一致性场景中，被使用最多的方案：
写流程：
当我们更新缓存key时，首先做删除缓存操作；当删除完成之后再更新数据库；最后再进行异步（或同步）刷新缓存操作
读流程：
首先读取缓存的key，如果存在即返回；否则读取DB，再异步（或同步）刷新缓存
方案分析
优点分析
1.实现简单
这个。。没什么好说的，逻辑简单，代码实现也不会很复杂
2.“先淘汰缓存，再写数据库”合理
我们试想一下，将上述的写流程做一下改造：
数据变化后，首先更新缓存，再更新DB。如果缓存更新成功，数据库更新失败，会导致DB中的数据完全是错误的，这个错误是绝大多数业务系统完全不能接受的。业务系统也许可以接收数据的延迟，但是绝对不能接收数据的错误。
数据变化后，不更新缓存，先更新DB，最后更新缓存。如果缓存更新失败，会导致缓存中的数据一直是旧数据（其实也是一种错误），而且数据无法达到最终一致性的要求
所以，我们首先将缓存淘汰，更新DB后再刷新缓存的方案，是比较合理的。
3.异步刷新，补缺补漏
在大多数业务系统中，缓存是做辅助工作而不是完全做存储角色。所以在很多场景中，缓存的读写失败不能影响到主流程。其实我们可以在每次写或者读操作后，同步刷新缓存；但异步刷新，可以进一步在写流程的步骤1（DEL缓存）失败后的补偿，保证数据一致性。
缺点分析
1.容灾不足
如果del缓存失败，整个流程是否还需要继续？这个需要针对每一个不同场景进行不同的考量；如果异步刷新的过程失败，会导致缓存中的数据一致保持一个旧状态，这个问题就相对比较严重了
2.并发问题
写写并发：
如上述的流程，Server A和Server B在写流程先后更新数据库记录；之后刷新缓存，因为在分布式场景下，我们没有办法保证顺序（无论是同步刷新还是异步刷新）。这时，如果Server B优先于Server A完成缓存的更新，会造成最后缓存中的数据是Server A的旧数据。也就是，不能排除先更新的DB操作，反而会很晚刷新缓存，这时，数据也是错的。
读写并发：
|
T
|
Server A（写操作）
|
Server B（读操作）
|
|---|---|---|
| T1 | del 缓存 | |
| T2 | 查询缓存key，不存在 | |
| T3 | 查询数据库 | |
| T4 | 更新数据库 | |
| T5 | 刷新缓存成功 | |
| T6 | 刷新缓存成功 |
如上述的流程，如果读操作查询的时间早于写操作、刷新缓存的时间晚于写操作。会造成最终写入到缓存的数据仍然是旧数据。
方案总结
本章节介绍的方案，适合绝大部分业务场景，实现起来也比较简单。适用于并发量、一致性要求都不是很高的情况。但是这个方案最大的问题在于更新可能会失败，失败的话缓存中的数据一直是错误的，不能保证最终一致性；在并发量较高的时候，数据也很难保证一致性。
是否可以解决？答案是肯定的，我们在下一章节继续设计与分析。
在上一篇文章中，我们的方案虽然实现起来简单，而且可能绝大多数场景都可以适用，但是有一个最大的缺陷：当缓存异步刷新失败时，缓存中的数据永远无法与数据库保持一致性。
在分布式系统中，我们经常使用最终一致性的方案来解决数据一致性问题。我们可以基于MQ，将读数据库+写数据的流程串行化，进而解决并发问题和实现数据的最终一致性。
写操作：
第一步先删除缓存，删除之后再更新数据库；将数据标识写入MQ，接下来Consumer消费MQ，从读库中查询数据并刷新到缓存。（在本文中，我们默认主从同步延时忽略）
MQ实现消息顺序化，可以参考RocketMQ中，同一个queue中的消息是有序的；KafKa中，同一个分区的消息是有序的机制来实现。
读操作：
首先读取缓存，如果缓存中不存在，则读取DB主库（或从库）。之后与写操作一致，下传标志位到MQ，Consumer消费MQ，从读库中刷新数据到缓存中。
方案分析
1.容灾机制
写流程容灾分析：
- del缓存的流程：如果失败，可以靠最后的数据更新覆盖
- MQ发送失败：基于中间件的重试机制来保证消息投递
- 消费MQ失败：重新消费即可
读流程容灾分析：
- 查询完成后写MQ失败：缓存中没有数据，每次都查询数据库，可以保证一致性
2.并发问题
该方案将“读数据库+刷新缓存”的过程串行化，这样就不存在老数据覆盖刷新新数据的问题
3.方案缺点
- 最终一致性方案，如果数据变动频繁会有一定的数据库查询压力；且缓存查询时候，会有查询到旧数据的可能
- 引入MQ中间件，系统健壮性降低；但是可以通过集群、灾备等运维方式来避免
方案总结
经过前面由浅入深的讨论，我们已经实现了“最终一致性”。这个方案的优点还是比较明显的，解决了我们之前方案的“容灾问题”和“并发问题”，整体思路也是将并行的问题串行化解决。保证了缓存和数据库中的数据在最后是一致的。如果你的业务只需要达到最终一致性的话，这个方案已经是比较合理得了。
那我们再进一步，如何实现“强一致性”？下一篇文章继续讨论。
经过前面三篇文章的讨论，我们已经实现了缓存与数据库的“最终一致性”。在本文中，我们再进一步，在上文的基础上实现“最终一致性”。
什么是强一致性？
- 缓存和数据库中的数据永远一致
- 缓存中没有数据，始终查询数据库
首先，我们先分析一下，“强一致性”和“最终一致性”的区别在哪里？关键点在于“时间差”
“强一致性”=“最终一致性”+“时间差”
那我们的工作，就是在“最终一致性”的基础上，加上“时间差”。实现方式：我们增加一个缓存key值，将近期要被修改的数据进行标记锁定（类似于分布式锁）；读取的时候，如果数据处于被标记的状态，则强行走DB；没有锁定的话，则先走缓存。
写流程
当我们更新数据时，首先写入缓存标记位以锁定该记录。如果标记成功，则流程继续往下走即可。如果标记失败，则放弃本次修改。
如何标记锁定？
比如你可以设定一个有效期为10s的key，key存在即为锁定。一般来说，10s对于后面的同步操作时间基本够用。这个时间可以根据业务系统的忍耐度来配置
读流程
先读缓存锁定标志位，看一下要读取的记录是否已经锁定。如果多锁定，则直接查询数据库（我们默认主从延迟忽略，查询走从库）；如果没有被标记，则流程继续往下走。
方案分析
优点分析
1. 容灾完备
我们一步一步来分析，该方案如何容灾完备：
写流程容灾分析：
- 写入标记锁定位失败：没关系，放弃修改即可
- 删除缓存key失败：没关系，后面的流程会覆盖
- 写MQ失败：基于中间件的重试和ack机制，保证消息至少一次投递成功
- MQ消费失败：理由同上，重新消费即可
读流程容灾分析：
- 读取标记锁定位失败：直接查询数据库
- 写MQ失败：没关系，反正缓存值为空，下次还走数据库即可
2.无并发问题
所有流程基本全部串行化，不存在老数据覆盖新数据的问题
缺点分析
1.增加对缓存标记锁定位的强依赖
其实这个问题是没有办法的，实现强一致性，一定要牺牲一些性能和稳定性的。毕竟架构是一门妥协的艺术。如同分布式系统的CAP定律，无法三者同时满足一样。
但是呢，可以用热点key的思路来解决这个问题。将缓存标记位分片至多个节点上，即使部分节点挂了，也只有很少的流量进入到数据库查询。
2.复杂度增加
毕竟引入了这么多逻辑，编程复杂度一定会上升的。世界上没有完美的事情
方案总结
至此，“缓存与数据库”的强一致性已经实现。本文也是基于在可实现和尽量简单的基础上，完成了这么一次架构方案的设计。如果大家有更好的思路，可以一起交流。