在云服務中，緩存是極其重要的一點。所謂緩存，其實是一個高速數據存儲層。當緩存存在后，日后再次請求該數據就會直接訪問緩存，提升數據訪問的速度。但是緩存存儲的數據通常是短暫性的，這就需要經常對緩存進行更新。而我們操作緩存和數據庫，分為讀操作和寫操作。
讀操作的詳細流程為，請求數據，如緩存中存在數據則直接讀取并返回，如不存在則從數據庫中讀取，成功之后將數據放到緩存中。
寫操作則又分為以下 4 種：
一些一致性要求不高的數據，如點贊數等，可以先更新緩存一致性hash使用場景，然后再定時同步到數據庫。而在其它情況下，我們通常會等數據庫操作成功，再操作緩存。
下面主要介紹更新數據庫成功后，更新緩存和刪除緩存這兩個操作的區別和改進方案。
先更新數據庫，再刪除緩存
先更新數據庫，再刪除緩存，這種模式也叫 cache aside，是目前比較流行的處理緩存數據庫一致性的方法。 它的優點是：
出現數據不一致的情況出現在并發讀寫的場景下，詳情可見下圖：
這種情況發生的概率比較低，必須要在某?時間區間同時存在兩個或多個寫?和多個讀取，所以大部分業務都容忍了這種小概率的不一致。
雖然發生的概率較低，但還是有一些方案可以讓影響降到更低。
優化方案
第一種方案為：采用較短的過期時間來減少影響。這種方法有兩個缺點：
第二種方案則是采用延遲雙刪的策略，比如：1分鐘以后刪除緩存。這種做法也存在兩個缺點：
第三種方案為雙更新策略，思路與延遲雙刪策略差不多。不同的點是，此方案不刪除緩存而是更新緩存，所以讀請求就不會發生 miss。但是另一個缺點還是存在。
先更新數據庫，再更新緩存
相比先更新數據庫再刪除緩存的操作，先更新數據庫再更新緩存的操作可以避免用戶請求直接打到數據庫，進而導致緩存穿透的問題。
此方案是更新緩存，我們需要關注并發讀寫和并發寫寫兩個場景下導致的數據不一致。
先來看看并發讀寫的情況，步驟如下圖所示：
可以看到由于 4 和 5 操作步驟都設置了緩存，如果步驟4發生在步驟5之前，那么會出現舊值覆蓋新值的情況，也就是緩存不一致的情況。這種情況只需要修改一下步驟5，便可解決。
優化方案
可以通過在第五步不要 set cache，改用 add cache，redis 中使用 setnx 命令來進行優化。修改后步驟示意圖如下：
解決完了并發讀寫場景導致的數據不一致，再來看看并發寫寫情況導致的數據不一致問題。
出現不一致的情況如下圖所示， A 比 B 先更新完 DB，但是 B 卻先更新完緩存，這就導致緩存會被 A 的舊值所覆蓋。
這種情況也是有方法可以優化的，下面介紹兩個主流方法：
使用分布式鎖
要解決并發讀寫的問題，第一個思路就是消滅并發寫。而使用分布式鎖，讓寫操作排隊執行，理論上就可以解決并發寫的問題，但現在并沒有可靠的分布式鎖實現方案。
不管是基于 ，etcd 還是 redis 實現分布式鎖，為了防止程序掛掉而鎖不能釋放，我們都會給鎖設置租約/過期時間，想象一種場景：如果進程卡頓幾分鐘（雖然概率較低），導致鎖失效，而其它線程獲取到鎖一致性hash使用場景，此時就又出現了并發讀寫的場景了，還是有可能會造成數據不一致。
使用版本號
并發寫導致的數據不一致，是因為低版本覆蓋了高版本。那么我們可以想辦法不讓這種情況發生，一種可行的方案是引入版本號，如果寫入的數據低于現版本號，則放棄覆蓋。
缺點：
不管是更新緩存還是刪除緩存，優化以后都將出現數據不一致的概率降到最低了。但是有沒有一種辦法既簡單，又不會出現數據不一致的場景呢。下面就介紹一下 。
簡介
也是一種保持緩存一致性的方法，它采用的緩存管理策略是：更新數據庫后，將緩存標記為刪除。主要通過以下兩個方法來實現：
在運行時只要讀數據時調用 Fetch，并且確保更新數據庫之后調用 ，就能夠確保緩存最終一致。這一策略有 4 個特點：
在 策略中，緩存中的數據是包含幾個字段的 hash：
證明
因為 方案并不更新緩存，所以只要確保并發讀寫數據一致性即可。下面來看看 是怎么解決數據不一致的問題，先回憶一遍 cache aside 模式導致的數據不一致的原因。
結合 cache aside 模式出現數據不一致的場景，來講講 是怎么解決的。
我們要解決的核心問題是，防止舊值寫入到緩存中。 的解決方案是這樣的：
至此我們已經完成了 策略下的緩存更新。不過和其他緩存更新策略一樣，我們都默認操作數據庫成功后，操作緩存肯定成功。但是這是不對的，在實際操作過程即便操作數據庫成功，也可能出現緩存操作失敗的情況，因此可以通過以下 3 種方式來保證緩存更新成功：
除了緩存更新， 還有以下兩種功能：
這都是非常實用的功能，推薦大家實際使用操作試試看。
參考資料