数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。
接下来我和大家一起来探讨一下
常见方案
通常情况下，我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下，我们是这样使用缓存的：
简单来说就是先查缓存，如果缓存中没有数据再去查数据库，同时将数据库中查出的结果更新同步至缓存，如果数据库中也没有，则返回空。
这种缓存用法表面上看着很合理，可是我们忽略了一些重要的场景
如果数据库中的某条数据，放入缓存之后，又立马被更新了，那么该如何更新缓存呢？
不更新缓存行不行？
答案是肯定不行，要不然本文也就没有存在的必要了。
如果长期不更新，只依赖于缓存的过期时间的话，那么用户可能在很长一段时间内使用的都是旧的数据，比如：如果数据库中的某条数据，放入缓存之后，又立马被更新了，那么就会出现上面这个情况。
那么，我们该如何更新缓存呢？
目前有以下4种方案：
- 先写缓存，再写数据库
- 先写数据库，再写缓存
- 先删缓存，再写数据库
- 先写数据库，再删缓存
我们看看这些方案到底行不行的通
1.先写缓存，再写数据库
我们知道缓存快的主要原因是其 I/O的瓶颈，由于缓存直接读写内存，所以操作速度很快，但是直接读写内存的话，如果遇到缓存数据库宕机，就会导致写入到内存数据丢失，同时我们还会遇到当写入缓存成功之后，如果刚写完缓存，突然网络出现了异常，导致写数据库失败了，这种情况是缓存有，数据库没有，此时缓存中的数据就变成了脏数据。
我们必须要理解缓存的主要目的是暂存，也就是说把数据库的数据临时保存在内存，便于后续的查询，提升查询速度，但如果某条数据，在数据库中都不存在，那这条数据可以说是毫无意义。因此这种方案不可取。
2.先写数据库，再写缓存
这种方案可以避免假数据带来的问题，所谓假数据就是指数据库中没有，但是缓存中有的数据就是假数据。但是新的问题又产生了。
2.1 写缓存失败了
如果把写数据库和写缓存操作，放在同一个事务当中，当写缓存失败了，我们可以把写入数据库的数据进行回滚。
这种场景也可以接受，但是只能应用于并发量较小的业务场景，对接口性能要求不太高的系统，可以这么做。
但如果在高并发的业务场景中，写数据库和写缓存，都属于远程操作。为了防止出现大事务，造成的死锁问题，通常建议写数据库和写缓存不要放在同一个事务中。
如果同时写入缓存和数据库就会出现写数据库成功了，但写缓存失败了，数据库中已写入的数据不会回滚，导致数据库是新数据，而缓存是旧数据，两边数据不一致的情况。
2.2 高并发场景
假设在高并发场景下，针对同一个用户的同一条数据，有两个写数据请求：a和b，它们同时请求到业务系统，其中请求a获取的是旧数据，而请求b获取的是新数据，如下图所示：
我么就按照上图的流程走一遍：
- 1.请求a先过来，刚写完了数据库。但由于网络原因，卡顿了一下，还没来得及写缓存。
- 2.这时候请求b过来了，先写了数据库
- 3.接下来，请求b顺利写了缓存
- 4.过了一会，请求a卡顿结束，也写入了缓存
上面的过程就会出现一个很严重的情况：数据库中是新值，而数据库中是旧值。
而且这种方式会严重浪费系统资源。
为什么这么说呢？
如果写的缓存，并不是简单的数据内容，而是要经过非常复杂的计算得出的最终结果。这样每写一次缓存，都需要经过一次非常复杂的计算，不是非常浪费系统资源吗！！！
尤其是当我们遇到的业务场景是写多读少，在这类业务场景下，每一次写操作都需要写一次缓存，这样的话就有点得不偿失了。
3.先删缓存在写数据库
上面两种方案我们可以看到直接更新缓存的问题很多。
所以我们换一种思路：不去直接更新缓存，而改为删除缓存
但是删缓存也有两种方案：
- 1.先删缓存，再写数据库
- 2.先写数据库，再删缓存
3.1 先删缓存，在写数据库
大致流程如下：
这个流程有没有问题呢？
我们一起来分析一下
还是先讨论一下高并发下的问题
3.1.1 高并发下的问题
假设在高并发的场景中，同一个用户的同一条数据，有一个读数据请求c，还有另一个写数据请求d（一个更新操作），同时请求到业务系统。如下图所示：
上图流程如下：
- 请求d先过来，把缓存删除了。但由于网络原因，卡顿了一下，还没来得及写数据库。
- 这时请求c过来了，先查缓存发现没数据，再查数据库，有数据，但是旧值。
- 请求c将数据库中的旧值，更新到缓存中。
- 此时，请求d卡顿结束，把新值写入数据库。
在这个过程当中，请求d的新值并没有被请求c写入缓存，同样会导致缓存和数据库的数据不一致的情况。
那么，这种场景的数据不一致问题，能否解决呢？
3.1.2 缓存双删
针对上面这种场景有一种很简单的处理办法，思路很简单：
当d请求写入成功之后，我们在将缓存重删一次。
这就是我们所说的缓存双删，即：
即在写数据库之前删除一次，写完数据库后，再删除一次。
该方案有个非常关键的地方是：第二次删除缓存，并非立马就删，而是要在一定的时间间隔之后。
有了缓存删除方案之后，我们在回顾一下高并发下的场景问题：
- 1.请求d先过来，把缓存删除了。但由于网络原因，卡顿了一下，还没来得及写数据库。
- 2.这时请求c过来了，先查缓存发现没数据，再查数据库，有数据，但是旧值。
- 3.请求c将数据库中的旧值，更新到缓存中。
- 4.此时，请求d卡顿结束，把新值写入数据库。
- 5.一段时间之后，比如：500ms，请求d将缓存删除。
这样看确实解决了缓存不一致的问题，但是为什么我们非得等一会在删除缓存呢？
请求d卡顿结束，把新值写入数据库后，请求c将数据库中的旧值，更新到缓存中。
此时，如果请求d删除太快，在请求c将数据库中的旧值更新到缓存之前，就已经把缓存删除了，这次删除就没任何意义。我们必须要搞清楚，我们之所以要再删除一次缓存的原因是因为c请求导致缓存中更新了数据库中旧值，我们需要把这个旧值删除掉，所以必须要在请求c更新缓存之后，再删除缓存，才能把旧值及时删除了，删除删除太快，可能后面。
现在解决了一个问题之后，又遇到一个问题：如果第二次删除缓存时，删除失败了该怎么办呢？
由于下面的场景同样也会遇到这个问题，所以我单独拿出来讲解缓存删除失败的解决方案。
3.2 先写数据库，再删缓存
从前面得知，先删缓存，再写数据库，在并发的情况下，也可能会出现缓存和数据库的数据不一致的情况。
接下来，我们重点看看先写数据库，再删缓存的方案。
在高并发的场景中，有一个读数据请求，有一个写数据请求，更新过程如下：
- 请求e先写数据库，由于网络原因卡顿了一下，没有来得及删除缓存。
- 请求f查询缓存，发现缓存中有数据，直接返回该数据。
- 请求e删除缓存。
在这个过程中，只有请求f读了一次旧数据，后来旧数据被请求e及时删除了，看起来问题不大，但如果是读数据请求先过来呢？
- 请求f查询缓存，发现缓存中有数据，直接返回该数据。
- 请求e先写数据库。
- 请求e删除缓存。
这种情况有问题吗？
完全没问题!!!
但是呢，我们别忘了，我们的缓存如果设置了有效期，即缓存 自己失效了。
上面的流程大致如下：
- 缓存过期时间到了，自动失效。
- 请求f查询缓存，发缓存中没有数据，查询数据库的旧值，但由于网络原因卡顿了，没有来得及更新缓存。
- 请求e先写数据库，接着删除了缓存。
- 请求f更新旧值到缓存中。
当然这种情况发生的概率比较下，只有同时满足：
- 缓存刚好自动失效。
- 请求f从数据库查出旧值，更新缓存的耗时，比请求e写数据库，并且删除缓存的还长。
查询数据库的速度，一般比写数据库要快，更何况写完数据库，还要删除缓存。所以绝大多数情况下，写数据请求比读数据情况耗时更长。
我们先做个总结：
推荐大家使用先写数据库，再删缓存的方案，虽说不能100%避免数据不一致问题，但出现该问题的概率，相对于其他方案来说是最小的。
但是这个方案也会也到缓存删除失败的情况，解决缓存删除失败的情况
4.删缓存失败怎么办？
如果缓存删除失败了，也会导致缓存和数据库的数据不一致。
所以为了解决这个方案，我们加入一个重试机制。
在接口中如果更新了数据库成功了，但更新缓存失败了，可以立刻重试3次。如果其中有任何一次成功，则直接返回成功。如果3次都失败了，则写入数据库，准备后续再处理。
当然，如果你在接口中直接同步重试，该接口并发量比较高的时候，可能有点影响接口性能，这个我们不怕，可以改为异步。
异步重试方式有很多种：
- 1.每次都单独起一个线程，该线程专门做重试的工作。但如果在高并发的场景下，可能会创建太多的线程，导致系统OOM问题，不太建议使用。
- 2.将重试的任务交给线程池处理，但如果服务器重启，部分数据可能会丢失。
- 3.将重试数据写表，然后使用elastic-job等定时任务进行重试。
- 4.将重试的请求写入mq等消息中间件中，在mq的consumer中处理。
- 5.订阅mysql的binlog，在订阅者中，如果发现了更新数据请求，则删除相应的缓存。
4.1 定时任务
我们创建一个重试表，表中有个字段记录重试次数，初始值为0，同时设置一个最大的重试次数，用一个定时任务异步的去读取重试表中的数据，然后去执行删除缓存操作，每删除一次，重试次数加1，如果其中有任意一次成功了，则返回成功。如果重试了5次，还是失败，则我们需要在重试表中记录一个失败的状态，等待后续进一步处理。
在高并发场景中，定时任务推荐使用elastic-job。相对于xxl-job等定时任务，它可以分片处理，提升处理速度。同时每片的间隔可以设置成：1,2,3,5,7秒等。
使用定时任务重试的话，有个缺点就是实时性没那么高，对于实时性要求特别高的业务场景，该方案不太适用。但是对于一般场景，还是可以用一用的。
但它有一个很大的优点，即数据是落库的，不会丢数据。
4.2 MQ
在高并发的业务场景中，mq（消息队列）是必不可少的技术之一。它不仅可以异步解耦，还能削峰填谷。对保证系统的稳定性是非常有意义的。
mq的生产者，生产了消息之后，通过指定的topic发送到mq服务器。然后mq的消费者，订阅该topic的消息，读取消息数据之后，做业务逻辑处理。
使用mq重试的具体方案如下：
当用户操作写完数据库，但删除缓存失败了，产生一条mq消息，发送给mq服务器。
mq消费者读取mq消息，重试5次删除缓存。如果其中有任意一次成功了，则返回成功。如果重试了5次，还是失败，则写入死信队列中。
当然在该方案中，删除缓存可以完全走异步。即用户的写操作，在写完数据库之后，不用立刻删除一次缓存。而直接发送mq消息，到mq服务器，然后有mq消费者全权负责删除缓存的任务。
因为mq的实时性还是比较高的，因此改良后的方案也是一种不错的选择。
4.3 binlog
前面两种删除的重试方案 都有一定的侵入性：
- 在使用定时任务的方案中，需要在业务代码中增加额外逻辑，如果删除缓存失败，需要将数据写入重试表。
- 使用mq的方案中，如果删除缓存失败了，需要在业务代码中发送mq消息到mq服务器。
其实，还有一种更优雅的实现，即监听binlog，比如使用：canal等中间件。
具体方案如下：
- 在业务接口中写数据库之后，就不管了，直接返回成功。
- mysql服务器会自动把变更的数据写入binlog中。
- binlog订阅者获取变更的数据，然后删除缓存。
这套方案中业务接口确实简化了一些流程，只用关心数据库操作即可，而在binlog订阅者中做缓存删除工作。
但是呢，这种方案还会出现删除失败的情况，因为基于binlog实现的删除只会删除一次，所以我们最终还是需要依赖于基于定时任务或者mq的重试机制。
在binlog订阅者中如果删除缓存失败，则发送一条mq消息到mq服务器，在mq消费者中自动重试5次。如果有任意一次成功，则直接返回成功。如果重试5次后还是失败，则该消息自动被放入死信队列，后面可能需要人工介入。
