一、缓存一致性问题
我们现在读所有的数据，都是先来看缓存，缓存中没有我们就来读数据库。假如我们第一次读取，缓存中没有，然后，来查数据库，是一条新值。
现在来考虑一个问题，如果数据库修改了一个数据，而这个数据缓存中也有，我们再来从缓存中拿数据，就是一条旧数据。
所以，就牵扯到另外一个问题，缓存数据一致性问题，缓存里面的数据如何和数据库保持一致。
解决缓存一致性问题，比较常用的两种模式有
1.双写模式
2.失效模式
这两种方式再大并发下，都会产生一些漏洞
二、双写模式
2.1 双写模式思想
首先，我们使用双写模式，我们对数据库做了修改，比如我们修改了一个菜单，然后redis里面的数据想要变，我们改完数据库里面的数据以后，把缓存里面的数据也改一下
2.2 双写模式存在的问题
双写模式，我们的想法是写完以后，把缓存里的数据跟着改一下，假设现在我们模拟两个并发，全部进来
比如1号线程先来执行，它先去改数据库，把数据改成了1，它把数据改完了以后，
此时第二个修改请求，还是改这条数据，它想把这个数据改为2，相当于我们最后一次对数据库的修改想改为2。
但是，如果我们采用双写模式，我们第一个线程改完数据库，要改缓存，但是可能由于各种原因，它改完数据库以后 ，CPU没转到它这，或者它卡顿了一下，它想要写缓存，但是，没有2号线程跑的快。
2号线程，改完数据库以后，嗖一下，把缓存改为了2
但此时呢，1号线程，才慢慢吞吞的将数据写到缓存，改为了1。
此时，我们缓存中就将数据保存成了1，但实际上我们数据库的最新数据是2，而不是1，这相当于我们缓存中就出现了一条脏数据。
所以，我们说，双写模式，会有产生脏数据的风险。
怎么解决这个问题呢？
2.2.1 解决方案一
我们可以考虑一个设计方案，就是加锁，比如我们产生并发写的时候，因为你要改数据库，同时要改缓存，那我们就对整个操作来加一个锁，如果1号先进来了，那么1号得到一个锁，只有1号将它的整个流程全走完了，2号才能得到锁，去来写它的整个流程。
这就不会产生我们说的数据不一致性问题了。
2.2.2 解决方案二
看我们业务允不允许我们数据有暂时性的数据不一致性问题，举一个例子，我们商品数据的菜单数据改了，可能我们5分钟20分钟，我们首页里的网站展示才是我们改了的数据，我们允不允许这种操作呢？如果允许，我们就可以不管这个事情。
不管怎么办？就是我们以前将数据放入缓存的时候，给每一个数据都给了一个过期时间，比如是一天，假如这个数据过期了，我们从redis里面就会自动删除，删了以后下次再来查这个数据，就会查一份新的放到redis里面，所以，我们也可以称为这是暂时性的脏数据问题，前提是，我们在设计的时候，为缓存加上了过期时间。
而且，我们最终也发现，无论我们怎么操作，我们写数据库，完了以后写缓存，缓存里面更新，再来读数据，读到的最新数据，肯定跟数据库那一刻刚存的最新数据，有一段延迟时间，也就是说这一段延迟时间，大家容忍有多大，我们容忍1ms，1s还是1天，无论我们怎么容忍，我们都称这种为最终一致性。
就是我们数据库改后的值，到我们最后看到的值，他们之间有一个比较大的延迟时间，但无论怎么延迟，我们最终都会看到数据库最新修改的值。
所以，我们缓存数据的一致性，就是完全满足我们最终一致性的，我们无论怎么设计，我们都保证最终缓存里面读到的数据，就是数据库里面最新的数据。
这是我们说的双写模式容易出现的问题。
三、失效模式
3.1 失效模式思想
失效模式是，我们把数据库改完，我们直接将缓存删掉，这样做的好处是什么 ？
比如我们将数据库改完了，但是我们缓存中还缓存了我们三级分类的所有数据，比如redis.del(key);
删除以后呢，缓存中就相当于没有数据了，下一次再来查这一个菜单，我们查询方法就会判断，缓存中没有数据，主动查一次数据库。
3.2 失效模式存在问题
失效模式同样存在相同的问题，比如我们举一个例子，比如我们更新数据，数据库更新成功以后，我们再来删除缓存，删除缓存以后，缓存中就没有数据了，下次再来查这个数据，缓存中没有，会主动查数据库，主动更新缓存，自动触发了主动更新功能，最终得到最新的数据。
下面有这样一个场景，现在是三个请求，这三个请求顺序是这样子的，首先第一个请求，还是来改1号的菜单数据，将这个数据改为1，改完以后，删缓存，然后执行完了。
接下来，第二个请求，将我们这个数据改为2，但是，它的机器可能比较慢，花的时间比较长
这时来了第三个请求
现在出现这么一个问题，当第一个请求缓存删完了以后，第二个请求进来读，缓存里面确实没数据，然后它就去读数据库，但是数据库，此时2号数据还没改完，还没提交最新的修改
那就相当于3号读到了老的数据1，然后3号读完以后，它要更新缓存
这又是一个问题，如果它的更新缓存比较快还好，它更了一个错误的缓存，然后我们2号线程写操作，又把缓存删了，相当于它没更新。
但如果它更新的比较慢，2号机器更新完以后，立马把缓存删了，那三号机器之前读到的1，就直接放到缓存里面了
所以，最后我们最新的数据2还是没放到缓存，放到的是旧数据1，还是我们说的脏数据问题。
3.2.1 解决方案
这个问题，是我们写和读的并发问题。这个问题我们还是可以通过加锁来解决，但是加了锁以后，系统比较笨重一点。
所以，我们现在考虑另外一个问题，如果我们这个数据经常修改的话，我们还要不要放缓存？
如果数据经常修改，为了保证我们缓存里面的数据一致性，为写数据，和读数据都加了一个锁，就会导致我们整个系统会慢，还不如不加锁，直接查数据库。
所以，对于经常修改的数据，我们还是直接读数据库。
四、总结
所以，这两种模式无论用哪个都行，但是，如果真的要精细的解决缓存一致性问题，可以有以下解决方案
无论是双写模式还是失效模式,都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办?
1、如果是用户纬度数据(订单数据、用户数据) ,这种并发几率非常小,不用考虑这个问题,缓存数据加上过期时间,每隔一段时间触发读的主动更新即可
.2、如果是菜单,商品介绍等基础数据,也可以去使用canal订阅binlog的方式。
.3、缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求。
.4、通过加锁保证并发读写,写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁。(业务不关心脏数据,允许临时脏数据可忽略) ;
总结:
我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间,保证每天拿到当前最新数据即可。
我们不应该过度设计,增加系统的复杂性
遇到实时性、一致性要求高的数据,就应该查数据库,即使慢点。
我们系统的一致性解决方案：
1.缓存的所有数据都有过期时间，数据过期下一次查询触发主动更新
2.读写数据的时候，加上分布式的读写锁
经常写，经常读的数据，对性能肯定会有极大的影响，但是，读多写少的情况下，影响极小，因为对于读写锁，读读情况，相当于无锁。而且需要分布式下的读写锁，因为有多个实例，保证锁住每一台服务器。
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