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01、如何理解数据的一致性？02、使用redis缓存的注意事项？03、如何更新缓存？04、组合1：先更新缓存，再更新数据库（双写模式，不推荐）05、组合2：先删除缓存，再更新数据库（不推荐）06、组合3：先更新数据库，再更新缓存（不推荐）07、组合4：先更新数据库，再删除缓存（失效模式，推荐）08、组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（延时双删模式，推荐）09、保证数据一致性方案比较10、删除缓存失败后，如何重试？01、如何理解数据的一致性？
1）强一致性
如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。
2）弱一致性
这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态。
3）最终一致性
最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型。一般情况下，高可用只确保最终一致性，不确保强一致性。
02、使用redis缓存的注意事项？
1）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。如果要求强一致性，就不要使用redis，使用redis代表可以接受最终一致性。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。
2）使用redis作为缓存，必须设置过期时间，原因: 即使程序有问题，不能保证redis的最终一致性，key也会自己失效。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。
03、如何更新缓存？
更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？
2）假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？
3）假设两个线程同时更新同一个数据，A线程先完成第一步，B线程先完成第二步怎么办？
04、组合1：先更新缓存，再更新数据库（双写模式，不推荐）
假设第二步更新数据库失败了，要求回滚缓存的更新，这时该怎么办呢？
Redis不支持事务回滚，除非采用手工回滚的方式，先保存原有数据，然后再将缓存更新回原来的数据，这种解决方案有些缺陷，这里简单举个例子：
1）原来缓存中的值是a，两个线程同时更新库存。
2）线程A将缓存中的值更新成b，且保存了原来的值a，然后更新数据库。
3）线程B将缓存中的值更新成c，且保存了原来的值b，然后更新数据库。
4）线程A更新数据库时失败了，它必须回滚，那现在缓存中的值更新成什么呢？理论上应该更新成c，因为数据库中的值是c，但是，线程A里面无从获得c这个值。
如果在线程A更新缓存与数据库的整个过程中，先把缓存及数据库都锁上，确保别的线程不能更新，是否可行？当然是可行的。但是其他线程能不能读取？
假设线程A更新数据库失败回滚缓存时，线程C也加入进来，它需要先读取缓存中的值，这时又返回什么值？
看到这个场景，是不是有点儿熟悉？不错，这就是典型的事务隔离级别场景。所以就不推荐这个组合，因为此处只是需要使用一下缓存，而这个组合就要考虑事务隔离级别的一些逻辑，成本太大。
05、组合2：先删除缓存，再更新数据库（不推荐）
使用这种方案，即使更新数据库失败了也不需要回滚缓存。这种做法虽然巧妙规避了失败回滚的问题，却引出了两个更大的问题。
假设线程A先删除缓存，再更新数据库。在线程A完成更新数据库之前，后执行的线程B反而超前完成了操作，线程B此时读取Key发现没有数据后，将数据库中的旧值存放到了缓存中。线程A在线程B都完成后再更新数据库，这样就会出现缓存（旧值）与数据库的值（新值）不一致的问题。
为了解决一致性问题，可以让线程A给Key加锁，因为写操作特别耗时，这种处理方法会导致大量的读请求卡在锁中。以上描述的是典型的高可用和一致性难以两全的问题。
06、组合3：先更新数据库，再更新缓存（不推荐）
同样需要考虑两个问题：
1）假设第一步（更新数据库）成功，第二步（更新缓存）失败了怎么办？
因为缓存不是主流程，数据库才是，所以不会因为更新缓存失败而回滚第一步对数据库的更新。此时一般采取的做法是重试机制，但重试机制如果存在延时还是会出现数据库与缓存不一致的情况，不好处理。
2）假设两个线程同时更新同一个数据，线程A先完成了第一步，线程B先完成了第二步怎么办？
线程A把值更新成a，线程B把值更新成b，此时数据库中的最新值是b，因为线程A先完成了第一步，后完成第二步，所以缓存中的最新值是a，数据库与缓存的值还是不一致，这个逻辑还是有问题的。
因此，也不建议采用这个组合。
07、组合4：先更新数据库，再删除缓存（失效模式，推荐）
它能解决组合3的第二个问题吗？
假设两个线程同时更新同一个数据，线程A先完成第一步，线程B先完成第二步怎么办？
线程A把值更新成a，线程B把值更新成b，此时数据库中的最新值是b，因为线程A先完成了第一步，所以第二步谁先完成已经不重要了，因为都是直接删除缓存数据。这个问题解决了。
它能解决组合3的第一个问题吗？假设第一步成功，第二步失败了怎么办？
这种情况的出现概率与组合3相比明显低不少，因为删除比更新容易多了。虽然这个组合方案不完美，但出现一致性问题的概率较低。
除了组合3会碰到的问题，还会碰到别的问题吗？
假设线程A要更新数据，先完成第一步更新数据库，在线程A删除缓存之前，线程B要访问缓存，那么取得的就是旧数据。这是一个小小的缺陷。
那么，以上问题有办法解决吗？
08、组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（延时双删模式，推荐）
先进行缓存清除，再执行update，最后（延迟N秒）再执行缓存清除。（延迟N秒）的时间要大于一次写操作的时间。
public void write(String key,Object data){redis.delKey(key);db.updateData(data);Thread.sleep(500);redis.delKey(key);}
这个方案其实和先更新数据库，再删除缓存差不多，因为还是会出现类似的问题：假设线程A要更新数据库，先删除了缓存，这一瞬间线程C要读缓存，先把数据迁移到缓存；然后线程A完成了更新数据库的操作，这一瞬间线程B也要访问缓存，此时它访问到的就是线程C放到缓存里面的旧数据。
不过该方案出现类似问题的概率更低，因为要刚好有3个线程配合才会出现问题。但是相比于组合4，该方案规避了第二步删除缓存失败的问题——先删除缓存，再更新数据库，假设它的第三步“再删除缓存”失败了，也没关系，因为缓存已经删除了。
09、保证数据一致性方案比较
其实没有一个组合是完美的，它们都有读到脏数据（这里指旧数据）的可能性，只不过概率不同。根据以上分析，组合5相对来说是比较好的选择。
不过这个组合也有一些问题要考虑，具体如下：
1）删除缓存数据后变相出现缓存击穿，此时该怎么办？使用缓存击穿的解决方案。
2）删除缓存失败如何重试？删除缓存失败后重试，这个重试可以做得复杂一点，也可以做得简单一点。简单一点就是使用try…catch…，假设删除缓存失败了，在catch里面重试一次即可；复杂一点就是使用一个异步线程不断重试，甚至用到MQ。不过这里没有必要大动干戈。而且异步重试的延时大，会带来更多的读脏数据的可能性。所以仅仅同步重试一次就可以了。
3）不可避免的脏数据问题。虽然这个问题在组合5中出现的概率已经大大降低了，但是还是有的。关于这一点就需要与业务沟通，毕竟这种情况比较少见，可以根据实际业务情况判断是否需要解决这个瑕疵。
总结：
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）数据不一致性问题，这只是暂时性的脏数据问题，但是在数据稳定，缓存过期以后，又能得到最新的正确数据，所以缓存的所有数据都必须加上过期时间，数据过期下一次查询触发主动更新。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。
2）读写数据的时候，加上分布式的读写锁。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）
3）经常写，经常读的数据不要使用缓存。
10、删除缓存失败后，如何重试？
基于MQ的可靠性消息通信，具体步骤为：
1）把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列MQ中
2）当删除缓存值或者是更新数据库值成功时，把这些值从消息队列中去除，以免重复操作。
3）当删除缓存值或者是更新数据库值失败时，执行失败策略，重试服务从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。
4）删除或者更新失败时，需要再次进行重试，重试超过的一定次数。向业务层发送报错信息。
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