Ⅰ 華為技術架構師分享：高並發場景下緩存處理的一些思路
在實際的開發當中，我們經常需要進行磁碟數據的讀取和搜索，因此經常會有出現從資料庫讀取數據的場景出現。但是當數據訪問量次數增大的時候，過多的磁碟讀取可能會最終成為整個系統的性能瓶頸，甚至是壓垮整個資料庫，導致系統卡死等嚴重問題。
常規的應用系統中，我們通常會在需要的時候對資料庫進行查找，因此系統的大致結構如下所示：
1.緩存和資料庫之間數據一致性問題
常用於緩存處理的機制我總結為了以下幾種：
首先來簡單說說Cache aside的這種方式：
Cache Aside模式
這種模式處理緩存通常都是先從資料庫緩存查詢，如果緩存沒有命中則從資料庫中進行查找。
這裡面會發生的三種情況如下：
緩存命中：
當查詢的時候發現緩存存在，那麼直接從緩存中提取。
緩存失效：
當緩存沒有數據的時候，則從database裡面讀取源數據，再加入到cache裡面去。
緩存更新：
當有新的寫操作去修改database裡面的數據時，需要在寫操作完成之後，讓cache裡面對應的數據失效。
關於這種模式下依然會存在缺陷。比如，一個是讀操作，但是沒有命中緩存，然後就到資料庫中取數據，此時來了一個寫操作，寫完資料庫後，讓緩存失效，然後，之前的那個讀操作再把老的數據放進去，所以，會造成臟數據。
Facebook的大牛們也曾經就緩存處理這個問題發表過相關的論文，鏈接如下:
分布式環境中要想完全的保證數據一致性是一件極為困難的事情，我們只能夠盡可能的減低這種數據不一致性問題產生的情況。
Read Through模式
Read Through模式是指應用程序始終從緩存中請求數據。 如果緩存沒有數據，則它負責使用底層提供程序插件從資料庫中檢索數據。 檢索數據後，緩存會自行更新並將數據返回給調用應用程序。使用Read Through 有一個好處。
我們總是使用key從緩存中檢索數據, 調用的應用程序不知道資料庫， 由存儲方來負責自己的緩存處理，這使代碼更具可讀性， 代碼更清晰。但是這也有相應的缺陷，開發人員需要給編寫相關的程序插件，增加了開發的難度性。
Write Through模式
Write Through模式和Read Through模式類似，當數據發生更新的時候，先去Cache裡面進行更新，如果命中了，則先更新緩存再由Cache方來更新database。如果沒有命中的話，就直接更新Cache裡面的數據。
2.緩存穿透問題
在高並發的場景中，緩存穿透是一個經常都會遇到的問題。
什麼是緩存穿透？
大量的請求在緩存中沒有查詢到指定的數據，因此需要從資料庫中進行查詢，造成緩存穿透。
會造成什麼後果？
大量的請求短時間內湧入到database中進行查詢會增加database的壓力，最終導致database無法承載客戶單請求的壓力，出現宕機卡死等現象。
常用的解決方案通常有以下幾類：
1.空值緩存
在某些特定的業務場景中，對於數據的查詢可能會是空的，沒有實際的存在，並且這類數據信息在短時間進行多次的反復查詢也不會有變化，那麼整個過程中，多次的請求資料庫操作會顯得有些多餘。
不妨可以將這些空值（沒有查詢結果的數據）對應的key存儲在緩存中，那麼第二次查找的時候就不需要再次請求到database那麼麻煩，只需要通過內存查詢即可。這樣的做法能夠大大減少對於database的訪問壓力。
2.布隆過濾器
通常對於database裡面的數據的key值可以預先存儲在布隆過濾器裡面去，然後先在布隆過濾器裡面進行過濾，如果發現布隆過濾器中沒有的話，就再去redis裡面進行查詢，如果redis中也沒有數據的話，再去database查詢。這樣可以避免不存在的數據信息也去往存儲庫中進行查詢情況。
什麼是緩存雪崩？
當緩存伺服器重啟或者大量緩存集中在某一個時間段失效，這樣在失效的時候，也會給後端系統(比如DB)帶來很大壓力。
如何避免緩存雪崩問題？
1.使用加鎖隊列來應付這種問題。當有多個請求湧入的時候，當緩存失效的時候加入一把分布式鎖，只允許搶鎖成功的請求去庫裡面讀取數據然後將其存入緩存中，再釋放鎖，讓後續的讀請求從緩存中取數據。但是這種做法有一定的弊端，過多的讀請求線程堵塞，將機器內存占滿，依然沒有能夠從根本上解決問題。
2.在並發場景發生前，先手動觸發請求，將緩存都存儲起來，以減少後期請求對database的第一次查詢的壓力。數據過期時間設置盡量分散開來，不要讓數據出現同一時間段出現緩存過期的情況。
3.從緩存可用性的角度來思考，避免緩存出現單點故障的問題，可以結合使用 主從+哨兵的模式來搭建緩存架構，但是這種模式搭建的緩存架構有個弊端，就是無法進行緩存分片，存儲緩存的數據量有限制，因此可以升級為Redis Cluster架構來進行優化處理。（需要結合企業實際的經濟實力，畢竟Redis Cluster的搭建需要更多的機器）
4.Ehcache本地緩存 + Hystrix限流&降級,避免Mysql被打死。
使用 Ehcache本地緩存的目的也是考慮在 Redis Cluster 完全不可用的時候，Ehcache本地緩存還能夠支撐一陣。
使用 Hystrix進行限流 & 降級 ，比如一秒來了5000個請求，我們可以設置假設只能有一秒 2000個請求能通過這個組件，那麼其他剩餘的 3000 請求就會走限流邏輯。
然後去調用我們自己開發的降級組件（降級），比如設置的一些默認值呀之類的。以此來保護最後的 MySQL 不會被大量的請求給打死。
Ⅱ 什麼是緩存機制
緩存是介於應用程序和物理數據源之間，其作用是為了降低應用程序對物理數據源訪問的頻次，從而提高了應用的運行性能。緩存內的數據是對物理數據源中的數據的復制，應用程序在運行時從緩存讀寫數據，在特定的時刻或事件會同步緩存和物理數據源的數據。
緩存的介質一般是內存，所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時，也會用硬碟作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質，還要考慮到管理緩存的並發訪問和緩存數據的生命周期。
Hibernate的緩存包括Session的緩存和SessionFactory的緩存，其中SessionFactory的緩存又可以分為兩類：內置緩存和外置緩存。Session的緩存是內置的，不能被卸載，也被稱為Hibernate的第一級緩存。SessionFactory的內置緩存和Session的緩存在實現方式上比較相似，前者是SessionFactory對象的一些集合屬性包含的數據，後者是指Session的一些集合屬性包含的數據。SessionFactory的內置緩存中存放了映射元數據和預定義SQL語句，映射元數據是映射文件中數據的拷貝，而預定義SQL語句是在Hibernate初始化階段根據映射元數據推導出來，SessionFactory的內置緩存是只讀的，應用程序不能修改緩存中的映射元數據和預定義SQL語句，因此SessionFactory不需要進行內置緩存與映射文件的同步。SessionFactory的外置緩存是一個可配置的插件。在默認情況下，SessionFactory不會啟用這個插件。外置緩存的數據是資料庫數據的拷貝，外置緩存的介質可以是內存或者硬碟。SessionFactory的外置緩存也被稱為Hibernate的第二級緩存。
Ⅲ 如何Android資料庫緩存進行管理
無論大型或小型應用，靈活的緩存可以說不僅大大減輕了伺服器的壓力，而且因為更快速的用戶體驗而方便了用戶。
Android的apk可以說是作為小型應用，其中99%的應用並不是需要實時更新的，而且詬病於蝸牛般的移動網速，與伺服器的數據交互是能少則少，這樣用戶體驗才更好，這也是我們有時舍棄webview而採用json傳輸數據的原因之一。
採用緩存，可以進一步大大緩解數據交互的壓力，特此，我們簡略列舉一下緩存管理的適用環境：
1. 提供網路服務的應用
2. 數據更新不需要實時更新，但是哪怕是3-5分鍾的延遲也是可以採用緩存機制。
3. 緩存的過期時間是可以接受的(不會因為緩存帶來的好處，導致某些數據因為更新不及時而影響產品的形象等)
帶來的好處：
1. 伺服器的壓力大大減小
2. 客戶端的響應速度大大變快(用戶體驗)
3. 客戶端的數據載入出錯情況大大較少，大大提高了應有的穩定性(用戶體驗)
4. 一定程度上可以支持離線瀏覽(或者說為離線瀏覽提供了技術支持)
一、緩存管理的方法
這里的緩存管理的原理很簡：通過時間的設置來判斷是否讀取緩存還是重新下載。
裡面會有一些細節的處理，後面會詳細闡述。
基於這個原理，目前鄙人見過的兩種比較常見的緩存管理方法是:資料庫法和文件法。
二、資料庫法緩存管理
這種方法是在下載完數據文件後，把文件的相關信息如url，路經，下載時間，過期時間等存放到資料庫，下次下載的時候根據url先從資料庫中查詢，如果查詢到當前時間並未過期，就根據路徑讀取本地文件，從而實現緩存的效果。
從實現上我們可以看到這種方法可以靈活存放文件的屬性，進而提供了很大的擴展性，可以為其它的功能提供一定的支持；
從操作上需要創建資料庫，每次查詢資料庫，如果過期還需要更新資料庫，清理緩存的時候還需要刪除資料庫數據，稍顯麻煩，而資料庫操作不當又容易出現一系列的性能，ANR問題，實現的時候要謹慎，具體作的話，但也只是增加一個工具類或方法的事情。
還有一個問題，緩存的資料庫是存放在/data/data/<package>/databases/目錄下，是佔用內存空間的，如果緩存累計，容易浪費內存，需要及時清理緩存。
當然這種方法從目前一些應用的實用上看，我沒有發現什麼問題。
本文我側重強調第二種方法，第一種方法的實現，就此掠過。
三、文件法緩存管理
這種方法，使用File.lastModified()方法得到文件的最後修改時間，與當前時間判斷是否過期，從而實現緩存效果。
實現上只能使用這一個屬性，沒有為其它的功能提供技術支持的可能。
操作上倒是簡單，比較時間即可。本身處理也不容易帶來其它問題，代價低廉。
四、文件法緩存管理的兩點說明
1. 不同類型的文件的緩存時間不一樣。
籠統的說，不變文件的緩存時間是永久，變化文件的緩存時間是最大忍受不變時間。
說白點，圖片文件內容是不變的，直到清理，我們是可以永遠讀取緩存的。
配置文件內容是可能更新的，需要設置一個可接受的緩存時間。
2. 不同環境下的緩存時間標准不一樣。
無網路環境下，我們只能讀取緩存文件，哪怕緩存早就過期。
wifi網路環境下，緩存時間可以設置短一點，一是網速較快，而是流量不要錢。
移動數據流量環境下，緩存時間可以設置長一點，節省流量，就是節省金錢，而且用戶體驗也更好。
舉個例子吧，最近本人在做的一個應用在wifi環境下的緩存時間設置為5分鍾，移動數據流量下的緩存時間設置為1小時。
這個時間根據自己的實際情況來設置：數據的更新頻率，數據的重要性等。
五、何時刷新
開發者一方面希望盡量讀取緩存，用戶一方面希望實時刷新，但是成都網站製作響應速度越快越好，流量消耗越少越好，是一個矛盾。
其實何時刷新我也不知道，這里我提供兩點建議：
1. 數據的最長多長時間不變，對應用無大的影響。
比如，你的數據更新時間為1天，則緩存時間設置為4~8小時比較合適，一天他總會看到更新，如果你覺得你是資訊類應用，再減少，2~4小時，如果你覺得數據比較重要或者比較受歡迎，用戶會經常把玩，再減少，1~2小時，依次類推。
為了保險起見，你可能需要毫無理由的再次縮減一下。
2. 提供刷新按鈕。
上面說的保險起見不一定保險，最保險的方法使在相關界面提供一個刷新按鈕，為緩存，為載入失敗提供一次重新來過的機會，有了這個刷新按鈕，我們的心也才真的放下來。
Ⅳ 在PHP中怎麼對數據進行緩存讀取功能
1、普遍緩存技術：
數據緩存：這里所說的數據緩存是指資料庫查詢PHP緩存機制，每次訪問頁面的時候,都會先檢測相應的緩存數據是否存在，如果不存在，就連接資料庫，得到數據，並把查詢結果序列化後保存到文件中，以後同樣的查詢結果就直接從緩存表或文件中獲得。
用的最廣的例子看Discuz的搜索功能，把結果ID緩存到一個表中，下次搜索相同關鍵字時先搜索緩存表。
舉個常用的方法，多表關聯的時候，把附表中的內容生成數組保存到主表的一個欄位中，需要的時候數組分解一下，這樣的好處是只讀一個表，壞處就是兩個數據同步會多不少步驟，資料庫永遠是瓶頸，用硬碟換速度，是這個的關鍵點。
2、 頁面緩存：
每次訪問頁面的時候，都會先檢測相應的緩存頁面文件是否存在，如果不存在，就連接資料庫，得到數據，顯示頁面並同時生成緩存頁面文件，這樣下次訪問的時候頁面文件就發揮作用了。(模板引擎和網上常見的一些PHP緩存機制類通常有此功能)
3、 時間觸發緩存：
檢查文件是否存在並且時間戳小於設置的過期時間,如果文件修改的時間戳比當前時間戳減去過期時間戳大，那麼就用緩存，否則更新緩存。
4、 內容觸發緩存：
當插入數據或更新數據時，強制更新PHP緩存機制。
5、 靜態緩存：
這里所說的靜態緩存是指靜態化，直接生成HTML或XML等文本文件，有更新的時候重生成一次，適合於不太變化的頁面，這就不說了。
以上內容是代碼級的解決方案，我直接CP別的框架，也懶得改，內容都差不多，很容易就做到，而且會幾種方式一起用，但下面的內容是伺服器端的緩存方案，非代碼級的，要有多方的合作才能做到
6、 內存緩存:
Memcached是高性能的，分布式的內存對象PHP緩存機制系統，用於在動態應用中減少資料庫負載，提升訪問速度。
7、 php的緩沖器：
有eaccelerator， apc， phpa，xcache，這個這個就不說了吧，搜索一堆一堆的，自己看啦，知道有這玩意就OK
8、 MYSQL緩存：
這也算非代碼級的，經典的資料庫就是用的這種方式，看下面的運行時間，0.09xxx之類的
9、 基於反向代理的Web緩存:
如Nginx，SQUID，mod_proxy(apache2以上又分為mod_proxy和mod_cache)
Ⅳ 一台伺服器可以作為資料庫緩存web
可以
定義：原始意義是指訪問速度比一般隨機存取存儲器（RAM）快的一種高速存儲器，通常它不像系統主存那樣使用DRAM技術，而使用昂貴但較快速的SRAM技術。緩存的設置是所有現代計算機系統發揮高性能的重要因素之一。
原理：緩存的工作原理是當CPU要讀取一個數據時，首先從CPU緩存中查找，找到就立即讀取並送給CPU處理；沒有找到，就從速率相對較慢的內存中讀取並送給CPU處理，同時把這個數據所在的數據塊調入緩存中，可以使得以後對整塊數據的讀取都從緩存中進行，不必再調用內存。正是這樣的讀取機制使CPU讀取緩存的命中率非常高（大多數CPU可達90%左右），也就是說CPU下一次要讀取的數據90%都在CPU緩存中，只有大約10%需要從內存讀取。這大大節省了CPU直接讀取內存的時間，也使CPU讀取數據時基本無需等待。總的來說，CPU讀取數據的順序是先緩存後內存。
2. web緩存
扯了這么多，其實web緩存的產生和原理跟上面一樣一樣的：客戶端瀏覽器在顯示一個完整網頁前，需要去伺服器獲取一些必要的數據（js,css,image等），因為瀏覽器的數據處理和渲染速度很快，而通過網路傳輸的方式去伺服器取數據的過程卻很慢（雖然現在網速還算比較快，下載1M的文件都用不了1s，但相較於處理器，這就非常慢了），所以頁面顯示出來前都有一段時間的白屏，如果每次打開相同的頁面，獲取相同的資源都要等待一段時間的白屏，作為用戶，豈能忍。如果把已經獲取過的資源存在本地，下次用的時候就不用從伺服器去取了，這樣速度就要快很多了。這種機制便是web緩存。
其實web緩存的優點還有很多： - 減輕伺服器壓力 - 減少數據傳輸，節省網路帶寬和流量 - 縮短頁面載入時間，提升用戶體驗
二、web緩存分類
了解了緩存的由來和原理，下面針對web緩存（以下統一簡稱緩存）具體介紹一下。緩存是一個抽象的代名詞，用以提高訪問效率而臨時存儲副本的機制都可以稱之為緩存。我們常說的緩存，根據資源存放位置、具體用途和運行機制不同，一般可以分為：
資料庫緩存
伺服器緩存
客戶端緩存
Ⅵ 緩存是什麼意思
緩存是指可以進行高速數據交換的存儲器，它先於內存與CPU交換數據，因此速率很快。
緩存的工作原理是當CPU要讀取一個數據時，首先從CPU緩存中查找，找到就立即讀取並送給CPU處理；沒有找到，就從速率相對較慢的內存中讀取並送給CPU處理，同時把這個數據所在的數據塊調入緩存中，可以使得以後對整塊數據的讀取都從緩存中進行，不必再調用內存。
正是這樣的讀取機制使CPU讀取緩存的命中率非常高（大多數CPU可達90%左右），也就是說CPU下一次要讀取的數據90%都在CPU緩存中，只有大約10%需要從內存讀取。這大大節省了CPU直接讀取內存的時間，也使CPU讀取數據時基本無需等待。
(6)資料庫緩存機制怎麼用擴展閱讀
緩存的狀態數據只是主數據的快照，由於數據源可能被修改，所以狀態數據就有會陳舊的特性。合理利用此特性和將數據陳舊的負面影響最小化是緩存狀態數據的一個重要任務。
緩存介質從技術上劃分，可以分成內存、硬碟文件、資料庫三種。將緩存存儲於內存中是最快的選擇，無需額外的I/O開銷，但是內存的缺點是沒有持久化落地物理磁碟，一旦應用異常，重新啟動數據很難或者無法復原。
緩存中可以存放的最大元素的數量，一旦緩存中元素數量超過這個值（或者緩存數據所佔空間超過其最大支持空間），那麼將會觸發緩存啟動清空策略根據不同的場景合理的設置最大元素值往往可以一定程度上提高緩存的命中率，從而更有效的時候緩存。
Ⅶ 如何使用redis做mysql的緩存
緩存讀取流程：
1、先到緩存中查數據
2、緩存中不存在則到實際數據源中取，取出來後放入緩存
3、下次再來取同樣信息時則可直接從緩存中獲取
緩存更新流程：
1、更新資料庫
2、使緩存過期或失效，這樣會促使下次查詢數據時在緩存中查不到而重新從資料庫去一次。
通用緩存機制：
1、用查詢的方法名+參數作為查詢時的key value對中的key值
2、向memcache或redis之類的nosql資料庫（或者內存hashmap）插入數據
3、取數據時也用方法名+參數作為key向緩存數據源獲取信息
Ⅷ 如何保證資料庫緩存的最終一致性
對於互聯網業務來說，傳統的直接訪問資料庫方式，主要通過數據分片、一主多從等方式來扛住讀寫流量，但隨著數據量的積累和流量的激增，僅依賴資料庫來承接所有流量，不僅成本高、效率低、而且還伴隨著穩定性降低的風險。
鑒於大部分業務通常是讀多寫少（讀取頻率遠遠高於更新頻率），甚至存在讀操作數量高出寫操作多個數量級的情況。因此， 在架構設計中，常採用增加緩存層來提高系統的響應能力 ，提升數據讀寫性能、減少資料庫訪問壓力，從而提升業務的穩定性和訪問體驗。
根據 CAP 原理，分布式系統在可用性、一致性和分區容錯性上無法兼得，通常由於分區容錯無法避免，所以一致性和可用性難以同時成立。對於緩存系統來說， 如何保證其數據一致性是一個在應用緩存的同時不得不解決的問題 。
需要明確的是，緩存系統的數據一致性通常包括持久化層和緩存層的一致性、以及多級緩存之間的一致性，這里我們僅討論前者。持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為雙寫一致性問題，「雙寫」意為數據既在資料庫中保存一份，也在緩存中保存一份。
對於一致性來說，包含強一致性和弱一致性 ，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是盡可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。對於應用緩存的大部分場景來說，追求的則是最終一致性，少部分對數據一致性要求極高的場景則會追求強一致性。
為了達到最終一致性，針對不同的場景，業界逐步形成了下面這幾種應用緩存的策略。
— 1 —
Cache-Aside
Cache-Aside 意為旁路緩存模式，是應用最為廣泛的一種緩存策略。下面的圖示展示了它的讀寫流程，來看看它是如何保證最終一致性的。在讀請求中，首先請求緩存，若緩存命中（cache hit），則直接返回緩存中的數據；若緩存未命中（cache miss），則查詢資料庫並將查詢結果更新至緩存，然後返回查詢出的數據（demand-filled look-aside ）。在寫請求中，先更新資料庫，再刪除緩存（write-invalidate）。
1、為什麼刪除緩存，而不是更新緩存？
在 Cache-Aside 中，對於讀請求的處理比較容易理解，但在寫請求中，可能會有讀者提出疑問，為什麼要刪除緩存，而不是更新緩存？站在符合直覺的角度來看，更新緩存是一個容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新緩存則可能會導致一些不好的後果。
首先是性能 ，當該緩存對應的結果需要消耗大量的計算過程才能得到時，比如需要訪問多張資料庫表並聯合計算，那麼在寫操作中更新緩存的動作將會是一筆不小的開銷。同時，當寫操作較多時，可能也會存在剛更新的緩存還沒有被讀取到，又再次被更新的情況（這常被稱為緩存擾動），顯然，這樣的更新是白白消耗機器性能的，會導致緩存利用率不高。
而等到讀請求未命中緩存時再去更新，也符合懶載入的思路，需要時再進行計算。刪除緩存的操作不僅是冪等的，可以在發生異常時重試，而且寫-刪除和讀-更新在語義上更加對稱。
其次是安全 ，在並發場景下，在寫請求中更新緩存可能會引發數據的不一致問題。參考下面的圖示，若存在兩個來自不同線程的寫請求，首先來自線程 1 的寫請求更新了資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求再次更新了資料庫（step 3），但由於網路延遲等原因，線程 1 可能會晚於線程 2 更新緩存（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入資料庫的結果是來自線程 2 的新值，寫入緩存的結果是來自線程 1 的舊值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
2、為什麼先更新資料庫，而不是先刪除緩存？
另外，有讀者也會對更新資料庫和刪除緩存的時序產生疑問，那麼為什麼不先刪除緩存，再更新資料庫呢？在單線程下，這種方案看似具有一定合理性，這種合理性體現在刪除緩存成功。
但更新資料庫失敗的場景下，盡管緩存被刪除了，下次讀操作時，仍能將正確的數據寫回緩存，相對於 Cache-Aside 中更新資料庫成功，刪除緩存失敗的場景來說，先刪除緩存的方案似乎更合理一些。那麼，先刪除緩存有什麼問題呢？
問題仍然出現在並發場景下，首先來自線程 1 的寫請求刪除了緩存（step 1），接著來自線程 2 的讀請求由於緩存的刪除導致緩存未命中，根據 Cache-Aside 模式，線程 2 繼而查詢資料庫（step 2），但由於寫請求通常慢於讀請求，線程 1 更新資料庫的操作可能會晚於線程 2 查詢資料庫後更新緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存的結果是來自線程 2 中查詢到的舊值，而寫入資料庫的結果是來自線程 1 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（ step 5 ），讀取到的便是舊值。
另外，先刪除緩存，由於緩存中數據缺失，加劇資料庫的請求壓力，可能會增大緩存穿透出現的概率。
3、如果選擇先刪除緩存，再更新資料庫，那如何解決一致性問題呢？
為了避免「先刪除緩存，再更新資料庫」這一方案在讀寫並發時可能帶來的緩存臟數據，業界又提出了延時雙刪的策略，即在更新資料庫之後，延遲一段時間再次刪除緩存，為了保證第二次刪除緩存的時間點在讀請求更新緩存之後，這個延遲時間的經驗值通常應稍大於業務中讀請求的耗時。
延遲的實現可以在代碼中 sleep 或採用延遲隊列。顯而易見的是，無論這個值如何預估，都很難和讀請求的完成時間點准確銜接，這也是延時雙刪被詬病的主要原因。
4、那麼 Cache-Aside 存在數據不一致的可能嗎？
在 Cache-Aside 中，也存在數據不一致的可能性。在下面的讀寫並發場景下，首先來自線程 1 的讀請求在未命中緩存的情況下查詢資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求更新資料庫（step 2），但由於一些極端原因，線程 1 中讀請求的更新緩存操作晚於線程 2 中寫請求的刪除緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存中的是來自線程 1 的舊值，而寫入資料庫中的是來自線程 2 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
這種場景的出現，不僅需要緩存失效且讀寫並發執行，而且還需要讀請求查詢資料庫的執行早於寫請求更新資料庫，同時讀請求的執行完成晚於寫請求。足以見得，這種 不一致場景產生的條件非常嚴格，在實際的生產中出現的可能性較小 。
除此之外，在並發環境下，Cache-Aside 中也存在讀請求命中緩存的時間點在寫請求更新資料庫之後，刪除緩存之前，這樣也會導致讀請求查詢到的緩存落後於資料庫的情況。
雖然在下一次讀請求中，緩存會被更新，但如果業務層面對這種情況的容忍度較低，那麼可以採用加鎖在寫請求中保證「更新資料庫&刪除緩存」的串列執行為原子性操作（同理也可對讀請求中緩存的更新加鎖）。 加鎖勢必會導致吞吐量的下降，故採取加鎖的方案應該對性能的損耗有所預期。
— 2 —
補償機制
我們在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新資料庫成功，但刪除緩存失敗的場景，如果發生這種情況，那麼便會導致緩存中的數據落後於資料庫，產生數據的不一致的問題。
其實，不僅 Cache-Aside 存在這樣的問題，在延時雙刪等策略中也存在這樣的問題。針對可能出現的刪除失敗問題，目前業界主要有以下幾種補償機制。
1、刪除重試機制
由於同步重試刪除在性能上會影響吞吐量，所以常通過引入消息隊列，將刪除失敗的緩存對應的 key 放入消息隊列中，在對應的消費者中獲取刪除失敗的 key ，非同步重試刪除。這種方法在實現上相對簡單，但由於刪除失敗後的邏輯需要基於業務代碼的 trigger 來觸發 ，對業務代碼具有一定入侵性。
鑒於上述方案對業務代碼具有一定入侵性，所以需要一種更加優雅的解決方案，讓緩存刪除失敗的補償機制運行在背後，盡量少的耦合於業務代碼。一個簡單的思路是通過後台任務使用更新時間戳或者版本作為對比獲取資料庫的增量數據更新至緩存中，這種方式在小規模數據的場景可以起到一定作用，但其擴展性、穩定性都有所欠缺。
一個相對成熟的方案是基於 MySQL 資料庫增量日誌進行解析和消費，這里較為流行的是阿里巴巴開源的作為 MySQL binlog 增量獲取和解析的組件 canal（類似的開源組件還有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模擬 MySQL slave 的交互協議，偽裝為 MySQL slave，向 MySQL master 發送 mp 協議，MySQL master 收到 mp 請求，開始推送 binary log 給 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 對象（原始為 byte 流），可由 canal client 拉取進行消費，同時 canal server 也默認支持將變更記錄投遞到 MQ 系統中，主動推送給其他系統進行消費。
在 ack 機制的加持下，不管是推送還是拉取，都可以有效的保證數據按照預期被消費。當前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依賴 ZooKeeper 作為分布式協調組件來實現 HA ，canal 的 HA 分為兩個部分：
那麼，針對緩存的刪除操作便可以在 canal client 或 consumer 中編寫相關業務代碼來完成。這樣，結合資料庫日誌增量解析消費的方案以及 Cache-Aside 模型，在讀請求中未命中緩存時更新緩存（通常這里會涉及到復雜的業務邏輯），在寫請求更新資料庫後刪除緩存，並基於日誌增量解析來補償資料庫更新時可能的緩存刪除失敗問題，在絕大多數場景下，可以有效的保證緩存的最終一致性。
另外需要注意的是，還應該隔離事務與緩存，確保資料庫入庫後再進行緩存的刪除操作。 比如考慮到資料庫的主從架構，主從同步及讀從寫主的場景下，可能會造成讀取到從庫的舊數據後便更新了緩存，導致緩存落後於資料庫的問題，這就要求對緩存的刪除應該確保在資料庫操作完成之後。所以，基於 binlog 增量日誌進行數據同步的方案，可以通過選擇解析從節點的 binlog，來避免主從同步下刪除緩存過早的問題。
3、數據傳輸服務 DTS
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Read-Through
Read-Through 意為讀穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 類似，不同點在於 Read-Through 中多了一個訪問控制層，讀請求只和該訪問控制層進行交互，而背後緩存命中與否的邏輯則由訪問控制層與數據源進行交互，業務層的實現會更加簡潔，並且對於緩存層及持久化層交互的封裝程度更高，更易於移植。
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Write-Through
Write-Through 意為直寫模式，對於 Write-Through 直寫模式來說，它也增加了訪問控制層來提供更高程度的封裝。不同於 Cache-Aside 的是，Write-Through 直寫模式在寫請求更新資料庫之後，並不會刪除緩存，而是更新緩存。
這種方式的 優勢在於讀請求過程簡單 ，不需要查詢資料庫更新緩存等操作。但其劣勢也非常明顯，除了上面我們提到的更新資料庫再更新緩存的弊端之外，這種方案還會造成更新效率低，並且兩個寫操作任何一次寫失敗都會造成數據不一致。
如果要使用這種方案， 最好可以將這兩個操作作為事務處理，可以同時失敗或者同時成功，支持回滾，並且防止並發環境下的不一致 。另外，為了防止緩存擾動的頻發，也可以給緩存增加 TTL 來緩解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式還是 Cache-Aside 模式，理想狀況下都可以通過分布式事務保證緩存層數據與持久化層數據的一致性，但在實際項目中，大多都對一致性的要求存在一些寬容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直寫模式適合寫操作較多，並且對一致性要求較高的場景，在應用 Write-Through 模式時，也需要通過一定的補償機制來解決它的問題。首先，在並發環境下，我們前面提到了先更新資料庫，再更新緩存會導致緩存和資料庫的不一致，那麼先更新緩存，再更新資料庫呢？
這樣的操作時序仍然會導致下面這樣線程 1 先更新緩存，最後更新資料庫的情況，即由於線程 1 和 線程 2 的執行不確定性導致資料庫和緩存的不一致。這種由於線程競爭導致的緩存不一致，可以通過分布式鎖解決，保證對緩存和資料庫的操作僅能由同一個線程完成。對於沒有拿到鎖的線程，一是通過鎖的 timeout 時間進行控制，二是將請求暫存在消息隊列中順序消費。
在下面這種並發執行場景下，來自線程 1 的寫請求更新了資料庫，接著來自線程 2 的讀請求命中緩存，接著線程 1 才更新緩存，這樣便會導致線程 2 讀取到的緩存落後於資料庫。同理，先更新緩存後更新資料庫在寫請求和讀請求並發時，也會出現類似的問題。面對這種場景，我們也可以加鎖解決。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新緩存還是先更新資料庫，都存在更新緩存或者更新資料庫失敗的情況，上面提到的重試機制和補償機制在這里也是奏效的。
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Write-Behind
Write behind 意為非同步回寫模式，它也具有類似 Read-Through/Write-Through 的訪問控制層，不同的是，Write behind 在處理寫請求時，只更新緩存而不更新資料庫，對於資料庫的更新，則是通過批量非同步更新的方式進行的，批量寫入的時間點可以選在資料庫負載較低的時間進行。
在 Write-Behind 模式下，寫請求延遲較低，減輕了資料庫的壓力，具有較好的吞吐性。但資料庫和緩存的一致性較弱，比如當更新的數據還未被寫入資料庫時，直接從資料庫中查詢數據是落後於緩存的。同時，緩存的負載較大，如果緩存宕機會導致數據丟失，所以需要做好緩存的高可用。顯然，Write behind 模式下適合大量寫操作的場景，常用於電商秒殺場景中庫存的扣減。
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Write-Around
如果一些非核心業務，對一致性的要求較弱，可以選擇在 cache aside 讀模式下增加一個緩存過期時間，在寫請求中僅僅更新資料庫，不做任何刪除或更新緩存的操作，這樣，緩存僅能通過過期時間失效。這種方案實現簡單，但緩存中的數據和資料庫數據一致性較差，往往會造成用戶的體驗較差，應慎重選擇。
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總結
在解決緩存一致性的過程中，有多種途徑可以保證緩存的最終一致性，應該根據場景來設計合適的方案，讀多寫少的場景下，可以選擇採用「Cache-Aside 結合消費資料庫日誌做補償」的方案，寫多的場景下，可以選擇採用「Write-Through 結合分布式鎖」的方案 ，寫多的極端場景下，可以選擇採用「Write-Behind」的方案。