在現在的系統架構中，緩存的地位可以說是非常高的。因為在互聯網的時代，請求的并發量可能會非常高，但是關系型數據庫對于高并發的處理能力并不是非常強，而緩存由于是在內存中處理，并不需要磁盤的IO，所以非常適合于高并發的處理，也就成為了各個系統中必不可少的一部分了。
不過，由此產生的問題也是非常多的，其中一個就是如何保證數據庫和緩存之間的數據一致性。
由于數據庫的操作和緩存的操作不可能在一個事務中，也就勢必會出現數據庫寫入失敗，緩存不能更新，緩存寫入失敗的補償機制。具體我們應該怎么做呢？
我們先看一個最常見的讀緩存的例子在讀取緩存的方式中，上圖這種方式可以說是最為廣泛使用的了。讀本身是沒有什么問題的，但是，寫入緩存的方式，就是保證數據一致性的重中之重了。
這里我們不考慮定時刷新緩存的方式，也就是下面這類方式：
寫入數據庫和寫入緩存是獨立的，寫入數據庫操作后，需要等待定時服務執行，執行完成后緩存數據才會刷新。
這種方式會導致數據的不一致時間較長，數據刷新時，不管有沒有改變的數據，都會重新加載，效率差。當然，并不是說這種方式就沒用，還是有一些場景是可以使用的，例如一些系統配置的緩存，而且，這樣做緩存刷新，代碼量非常少，也便于維護。
我們今天只考慮雙寫的數據一致性如何來考慮。由于不同的寫入方式，可能帶來的結果也就是不同的。通常情況下，我們都有哪些寫入數據并刷新緩存的方式呢？
方法一、先更新數據庫，在更新緩存這套方案是最簡單的一種緩存雙寫方案，我們先來看看流程圖
使用這種雙寫的方案，只要在數據成功寫入數據庫后，刷新緩存就可以了，代碼簡單，維護也很簡單。但是，簡單的前提下，帶來的問題也是很直接的。
首先，線程數據安全無法保證
例如：我們現在同時有兩個請求會操作同一條數據，一個是請求A，一個是請求B。請求A需要先執行，請求B后執行，那么數據庫的記錄就是請求B執行后的記錄。
但是，由于一些網絡原因或者其他情況，最終執行的順序可能就變成了：
請求A Update 數據庫 -> 請求B Update 數據庫 -> 請求B Update 緩存 -> 請求A Update 緩存。這樣的結果會導致：
1. 數據庫和緩存中的數據不一致，從而緩存中的數據就成為了臟數據。
2. 寫入操作多于讀操作，就會頻繁的刷新緩存，但是這些數據根本沒有被讀過。這樣就會浪費服務器的資源。
因此，這種雙寫方式很難保證數據一致性，不建議使用。
方法二、先刪除緩存再更新數據庫由于上述方式存在的問題，那么我們就考慮，能不能先刪除緩存，在更新數據庫，這樣，在更新數據庫的前后，由于緩存中沒有數據了，請求就會穿透到數據庫直接讀取數據然后放入緩存，這樣，緩存就不會被頻繁的刷新了。
于是，我們就設置了一個新的執行順序：
不過，這樣一來，新問題又出現了。有兩個請求，一個請求A，一個請求B，請求A去寫數據，請求B去讀數據。當并發量高的時候，就會出現以下情況：
請求A進行寫操作，刪除緩存 -> 請求B查詢發現緩存不存在 -> 請求B去數據庫查詢得到舊值 -> 請求B將舊值寫入緩存 -> 請求A將新值寫入數據庫這是，臟數據又出現了。如果我們沒有設置緩存的過期時間，那么在下一次下入數據前，臟數據就會一直的存在。針對這種臟數據出現的情況，我們決定在寫入數據后，增加一點延時，再刪除一次數據，于是就有了方法三。
方法三、延時雙刪使用延時雙刪的策略，就能夠很好的解決之前我們應該并發所引起的數據不一致的情況。那是不是延時雙刪就完全沒有問題呢？不。
我們來假設一個場景，就是我們做了讀寫分離，那么使用延時雙刪可能問出現什么情況呢？
請求A進行寫操作，刪除緩存 -> 請求A將數據寫入數據庫了 -> 請求B查詢緩存發現，緩存沒有值 -> 請求B去從庫查詢，這時，還沒有完成主從同步，因此查詢到的是舊值 -> 請求B將舊值寫入緩存 -> 數據庫完成主從同步，從庫變為新值。
糟糕，又出現數據不一致了。
然后在看看性能如何，由于需要延時，如果是同步執行，性能必定很差，所以第二次刪除只有做成異步，避免影響性能。那異步執行刪除就會出現新問題，如果異步線程執行失敗了，那么舊數據就不會被刪除，數據不一致又出現了。
不行，我們需要向一個一勞永逸的辦法，單純的雙刪還是不可靠。
方法四、隊列刪除緩存我們在把數據更新到數據庫后，把刪除緩存的消息加入到隊列中，如果隊列執行失敗，就再次加入到隊列執行直到成功為止。
這樣，我們就能夠有效的保證數據庫和緩存的數據一致性了，不管是讀寫分離還是其他情況，只要隊列消息能夠保證安全，那么緩存就一定會被刷新。
當然，根據這個方案，我們還可以進一步優化。因為這里我們的緩存刷新時基于業務代碼的，也就是說，業務代碼和緩存刷新的耦合度很高。有沒有辦法能夠把緩存刷新獨立出來，不基于業務代碼執行呢？
方法五、binlog訂閱刪除緩存為了保證業務代碼的獨立性，我們可以通過訂閱binlog日志的方式來刷新緩存。我們先啟動mysql的binlog日志，然后如下圖方式設計流程：
通過binlog的訂閱，我們就把業務代碼和緩存刷新的非業務代碼獨立開來。代碼量小了，也方便維護了。程序員們也不需要去關心什么時候應該刷新緩存，是不是需要刷新緩存。
當然，實戰中，我們還有很多不同的業務場景，可能需要的數據一致性同步方案也不同，這里也只算是一個案例。
