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面试题：高并发场景下，如何保证缓存与数据库一致性？
问题分析
我们日常开发中，对于缓存用的最多的场景就像下图一样，可能仅仅是对数据进行缓存，减轻数据库压力，缩短接口响应时间。
这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题：
高并发写时的数据不一致问题
高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。假设此时有一个请求A，B都在在执行写流程，请求A是需要将某个数据改成1，请求B是需要将某个数据改为2，执行操作如下时就会导致数据不一致的问题：
1.请求A执行操作1.1删除缓存。
2.请求A执行操作1.2更新数据库，将值改为1。
3.请求B执行操作1.1删除缓存。
4.请求B执行操作1.2更新数据库，将值改为2
5.假设说请求B所在服务器网络延迟比较低，请求B先更新缓存，此时缓存中的key对应的value是2。
6.请求A更新缓存，将缓存中B更新的数据进行覆盖，将key对应的值改为1。
此时数据库中是B修改后的数据，值为2，而缓存中的数据是1，这样在缓存过期钱，用户读到的都是脏数据，与数据库不一致。
高并发读写时的数据不一致的问题
高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。假设此时有一个请求A在执行写流程，将原值由1改成2，请求B执行读流程，执行操作如下时就会导致数据不一致的问题：
1.写请求A执行1.1操作删除缓存key，value是原值1。
2.读请求B执行2.1操作发现缓存中没有数据，就去执行2.2操作读数据库，读到旧数据，值为1。
3.写请求A执行1.2操作更新数据库，将数据由1改为2。
4.写请求A执行1.3操作更新缓存，此时缓存中的数据key对应的value是2。
5.读请求B执行2.3操作更新缓存，将之前读到的旧数据1设置到缓存中，此时缓存中的数据key对应的value是1。
所以如果说读请求B所在服务器网络延迟比较高，去执行2.3操作比写请求A晚，就会导致写请求A更新完缓存后，读请求B使用之前读到的旧数据去更新缓存，此时缓存中数据就与数据库中的不一致。
解决方案
保证数据一致性，网上有很多种方案，例如：
1.先删除缓存，再更新数据库。
2.先更新数据库，再删除缓存。
3.先删除缓存，再更新数据库，然后异步延迟一段时间再去删一次缓存。
但是这些方案都是存在各种各样的问题，这里篇幅有限，只给出目前相对正确的三套方案，目前的这些方案也有自己的局限性。
方案1.写请求串行化
写请求
1.写请求更新之前先获取分布式锁，获得之后才能去数据库更新这个数据，获取不到就进行等待，超时后就返回更新失败。
2.更新完之后去刷新缓存，如果刷新失败，放到内存队列中进行重试（重试时取数据库最新数据更新缓存）。
读请求
读请求发现缓存中没有数据时，直接去读取数据库，读完更新缓存。
总结
这种技术方案通过对写请求的实现串行化来保证数据一致性，但是会导致吞吐量变低。比较适合银行相关的业务，因为对于银行项目来说，保证数据一致性比可用性更加重要，就像是去存款机存钱，取钱时，为了保证账户安全，都是会让用户执行操作后，等待一段时间才能获得反馈，这段时间其实取款机是不可用的。
方案2.先更新数据库，异步删除缓存，删除失败后重试
1.先更新数据库
2.异步删除缓存（如果数据库是读写分离的，那么删除缓存时需要延迟删除，否则可能会在删除缓存时，从库还没有收到更新后的数据，其他读请求就去从库读到旧数据然后设置到缓存中。）
3.删除缓存失败时，将删除的key放到内存队列或者是消息队列中进行异步重试
发散思考
在更新完数据库后，我们为什么不直接更新，而是采用删除缓存呢？
这是因为直接更新缓存的话，在高并发场景下，有多个更新请求时，难以保证后更新数据库的请求会后更新缓存，也就是上面的高并发写问题。如果采用删除缓存，可以让下次读时读取数据库，更新缓存，保证一致性。
方案3.业务项目更新数据库，其他项目订阅binlog更新
1.业务项目直接更新数据库。
2.cannal项目会读取数据库的binlog，然后解析后发消息到kafka。
3.然后缓存更新项目订阅topic，从kafka接收到更新数据库操作的消息后，更新缓存，更新缓存失败时，新建异步线程去重试或者将操作发到消息队列，后续再进行处理。
总结：
但是这种方案在更新数据库后，缓存中还是旧值，必须等缓存更新项目消费消息后，更新缓存，缓存中才是最新值。所以更新操作完成与更新生效之间会有一定的延迟。
最后
大家有了解其他的技术方案，欢迎进群一起讨论！
参考链接：
