Ⅰ 华为技术架构师分享：高并发场景下缓存处理的一些思路
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
常规的应用系统中，我们通常会在需要的时候对数据库进行查找，因此系统的大致结构如下所示：
1.缓存和数据库之间数据一致性问题
常用于缓存处理的机制我总结为了以下几种：
首先来简单说说Cache aside的这种方式：
Cache Aside模式
这种模式处理缓存通常都是先从数据库缓存查询，如果缓存没有命中则从数据库中进行查找。
这里面会发生的三种情况如下：
缓存命中：
当查询的时候发现缓存存在，那么直接从缓存中提取。
缓存失效：
当缓存没有数据的时候，则从database里面读取源数据，再加入到cache里面去。
缓存更新：
当有新的写操作去修改database里面的数据时，需要在写操作完成之后，让cache里面对应的数据失效。
关于这种模式下依然会存在缺陷。比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。
Facebook的大牛们也曾经就缓存处理这个问题发表过相关的论文，链接如下:
分布式环境中要想完全的保证数据一致性是一件极为困难的事情，我们只能够尽可能的减低这种数据不一致性问题产生的情况。
Read Through模式
Read Through模式是指应用程序始终从缓存中请求数据。 如果缓存没有数据，则它负责使用底层提供程序插件从数据库中检索数据。 检索数据后，缓存会自行更新并将数据返回给调用应用程序。使用Read Through 有一个好处。
我们总是使用key从缓存中检索数据, 调用的应用程序不知道数据库， 由存储方来负责自己的缓存处理，这使代码更具可读性， 代码更清晰。但是这也有相应的缺陷，开发人员需要给编写相关的程序插件，增加了开发的难度性。
Write Through模式
Write Through模式和Read Through模式类似，当数据发生更新的时候，先去Cache里面进行更新，如果命中了，则先更新缓存再由Cache方来更新database。如果没有命中的话，就直接更新Cache里面的数据。
2.缓存穿透问题
在高并发的场景中，缓存穿透是一个经常都会遇到的问题。
什么是缓存穿透？
大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据，因此需要从数据库中进行查询，造成缓存穿透。
会造成什么后果？
大量的请求短时间内涌入到database中进行查询会增加database的压力，最终导致database无法承载客户单请求的压力，出现宕机卡死等现象。
常用的解决方案通常有以下几类：
1.空值缓存
在某些特定的业务场景中，对于数据的查询可能会是空的，没有实际的存在，并且这类数据信息在短时间进行多次的反复查询也不会有变化，那么整个过程中，多次的请求数据库操作会显得有些多余。
不妨可以将这些空值（没有查询结果的数据）对应的key存储在缓存中，那么第二次查找的时候就不需要再次请求到database那么麻烦，只需要通过内存查询即可。这样的做法能够大大减少对于database的访问压力。
2.布隆过滤器
通常对于database里面的数据的key值可以预先存储在布隆过滤器里面去，然后先在布隆过滤器里面进行过滤，如果发现布隆过滤器中没有的话，就再去redis里面进行查询，如果redis中也没有数据的话，再去database查询。这样可以避免不存在的数据信息也去往存储库中进行查询情况。
什么是缓存雪崩？
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
如何避免缓存雪崩问题？
1.使用加锁队列来应付这种问题。当有多个请求涌入的时候，当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中，再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据。但是这种做法有一定的弊端，过多的读请求线程堵塞，将机器内存占满，依然没有能够从根本上解决问题。
2.在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况。
3.从缓存可用性的角度来思考，避免缓存出现单点故障的问题，可以结合使用 主从+哨兵的模式来搭建缓存架构，但是这种模式搭建的缓存架构有个弊端，就是无法进行缓存分片，存储缓存的数据量有限制，因此可以升级为Redis Cluster架构来进行优化处理。（需要结合企业实际的经济实力，毕竟Redis Cluster的搭建需要更多的机器）
4.Ehcache本地缓存 + Hystrix限流&降级,避免Mysql被打死。
使用 Ehcache本地缓存的目的也是考虑在 Redis Cluster 完全不可用的时候，Ehcache本地缓存还能够支撑一阵。
使用 Hystrix进行限流 & 降级 ，比如一秒来了5000个请求，我们可以设置假设只能有一秒 2000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑。
然后去调用我们自己开发的降级组件（降级），比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的 MySQL 不会被大量的请求给打死。
Ⅱ 什么是缓存机制
缓存是介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
Hibernate的缓存包括Session的缓存和SessionFactory的缓存，其中SessionFactory的缓存又可以分为两类：内置缓存和外置缓存。Session的缓存是内置的，不能被卸载，也被称为Hibernate的第一级缓存。SessionFactory的内置缓存和Session的缓存在实现方式上比较相似，前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据，后者是指Session的一些集合属性包含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句，映射元数据是映射文件中数据的拷贝，而预定义SQL语句是在Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来，SessionFactory的内置缓存是只读的，应用程序不能修改缓存中的映射元数据和预定义SQL语句，因此SessionFactory不需要进行内置缓存与映射文件的同步。SessionFactory的外置缓存是一个可配置的插件。在默认情况下，SessionFactory不会启用这个插件。外置缓存的数据是数据库数据的拷贝，外置缓存的介质可以是内存或者硬盘。SessionFactory的外置缓存也被称为Hibernate的第二级缓存。
Ⅲ 如何Android数据库缓存进行管理
无论大型或小型应用，灵活的缓存可以说不仅大大减轻了服务器的压力，而且因为更快速的用户体验而方便了用户。
Android的apk可以说是作为小型应用，其中99%的应用并不是需要实时更新的，而且诟病于蜗牛般的移动网速，与服务器的数据交互是能少则少，这样用户体验才更好，这也是我们有时舍弃webview而采用json传输数据的原因之一。
采用缓存，可以进一步大大缓解数据交互的压力，特此，我们简略列举一下缓存管理的适用环境：
1. 提供网络服务的应用
2. 数据更新不需要实时更新，但是哪怕是3-5分钟的延迟也是可以采用缓存机制。
3. 缓存的过期时间是可以接受的(不会因为缓存带来的好处，导致某些数据因为更新不及时而影响产品的形象等)
带来的好处：
1. 服务器的压力大大减小
2. 客户端的响应速度大大变快(用户体验)
3. 客户端的数据加载出错情况大大较少，大大提高了应有的稳定性(用户体验)
4. 一定程度上可以支持离线浏览(或者说为离线浏览提供了技术支持)
一、缓存管理的方法
这里的缓存管理的原理很简：通过时间的设置来判断是否读取缓存还是重新下载。
里面会有一些细节的处理，后面会详细阐述。
基于这个原理，目前鄙人见过的两种比较常见的缓存管理方法是:数据库法和文件法。
二、数据库法缓存管理
这种方法是在下载完数据文件后，把文件的相关信息如url，路经，下载时间，过期时间等存放到数据库，下次下载的时候根据url先从数据库中查询，如果查询到当前时间并未过期，就根据路径读取本地文件，从而实现缓存的效果。
从实现上我们可以看到这种方法可以灵活存放文件的属性，进而提供了很大的扩展性，可以为其它的功能提供一定的支持；
从操作上需要创建数据库，每次查询数据库，如果过期还需要更新数据库，清理缓存的时候还需要删除数据库数据，稍显麻烦，而数据库操作不当又容易出现一系列的性能，ANR问题，实现的时候要谨慎，具体作的话，但也只是增加一个工具类或方法的事情。
还有一个问题，缓存的数据库是存放在/data/data/<package>/databases/目录下，是占用内存空间的，如果缓存累计，容易浪费内存，需要及时清理缓存。
当然这种方法从目前一些应用的实用上看，我没有发现什么问题。
本文我侧重强调第二种方法，第一种方法的实现，就此掠过。
三、文件法缓存管理
这种方法，使用File.lastModified()方法得到文件的最后修改时间，与当前时间判断是否过期，从而实现缓存效果。
实现上只能使用这一个属性，没有为其它的功能提供技术支持的可能。
操作上倒是简单，比较时间即可。本身处理也不容易带来其它问题，代价低廉。
四、文件法缓存管理的两点说明
1. 不同类型的文件的缓存时间不一样。
笼统的说，不变文件的缓存时间是永久，变化文件的缓存时间是最大忍受不变时间。
说白点，图片文件内容是不变的，直到清理，我们是可以永远读取缓存的。
配置文件内容是可能更新的，需要设置一个可接受的缓存时间。
2. 不同环境下的缓存时间标准不一样。
无网络环境下，我们只能读取缓存文件，哪怕缓存早就过期。
wifi网络环境下，缓存时间可以设置短一点，一是网速较快，而是流量不要钱。
移动数据流量环境下，缓存时间可以设置长一点，节省流量，就是节省金钱，而且用户体验也更好。
举个例子吧，最近本人在做的一个应用在wifi环境下的缓存时间设置为5分钟，移动数据流量下的缓存时间设置为1小时。
这个时间根据自己的实际情况来设置：数据的更新频率，数据的重要性等。
五、何时刷新
开发者一方面希望尽量读取缓存，用户一方面希望实时刷新，但是成都网站制作响应速度越快越好，流量消耗越少越好，是一个矛盾。
其实何时刷新我也不知道，这里我提供两点建议：
1. 数据的最长多长时间不变，对应用无大的影响。
比如，你的数据更新时间为1天，则缓存时间设置为4~8小时比较合适，一天他总会看到更新，如果你觉得你是资讯类应用，再减少，2~4小时，如果你觉得数据比较重要或者比较受欢迎，用户会经常把玩，再减少，1~2小时，依次类推。
为了保险起见，你可能需要毫无理由的再次缩减一下。
2. 提供刷新按钮。
上面说的保险起见不一定保险，最保险的方法使在相关界面提供一个刷新按钮，为缓存，为加载失败提供一次重新来过的机会，有了这个刷新按钮，我们的心也才真的放下来。
Ⅳ 在PHP中怎么对数据进行缓存读取功能
1、普遍缓存技术：
数据缓存：这里所说的数据缓存是指数据库查询PHP缓存机制，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中，以后同样的查询结果就直接从缓存表或文件中获得。
用的最广的例子看Discuz的搜索功能，把结果ID缓存到一个表中，下次搜索相同关键字时先搜索缓存表。
举个常用的方法，多表关联的时候，把附表中的内容生成数组保存到主表的一个字段中，需要的时候数组分解一下，这样的好处是只读一个表，坏处就是两个数据同步会多不少步骤，数据库永远是瓶颈，用硬盘换速度，是这个的关键点。
2、 页面缓存：
每次访问页面的时候，都会先检测相应的缓存页面文件是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，显示页面并同时生成缓存页面文件，这样下次访问的时候页面文件就发挥作用了。(模板引擎和网上常见的一些PHP缓存机制类通常有此功能)
3、 时间触发缓存：
检查文件是否存在并且时间戳小于设置的过期时间,如果文件修改的时间戳比当前时间戳减去过期时间戳大，那么就用缓存，否则更新缓存。
4、 内容触发缓存：
当插入数据或更新数据时，强制更新PHP缓存机制。
5、 静态缓存：
这里所说的静态缓存是指静态化，直接生成HTML或XML等文本文件，有更新的时候重生成一次，适合于不太变化的页面，这就不说了。
以上内容是代码级的解决方案，我直接CP别的框架，也懒得改，内容都差不多，很容易就做到，而且会几种方式一起用，但下面的内容是服务器端的缓存方案，非代码级的，要有多方的合作才能做到
6、 内存缓存:
Memcached是高性能的，分布式的内存对象PHP缓存机制系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。
7、 php的缓冲器：
有eaccelerator， apc， phpa，xcache，这个这个就不说了吧，搜索一堆一堆的，自己看啦，知道有这玩意就OK
8、 MYSQL缓存：
这也算非代码级的，经典的数据库就是用的这种方式，看下面的运行时间，0.09xxx之类的
9、 基于反向代理的Web缓存:
如Nginx，SQUID，mod_proxy(apache2以上又分为mod_proxy和mod_cache)
Ⅳ 一台服务器可以作为数据库缓存web
可以
定义：原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种高速存储器，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。
原理：缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从CPU缓存中查找，找到就立即读取并送给CPU处理；没有找到，就从速率相对较慢的内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在CPU缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
2. web缓存
扯了这么多，其实web缓存的产生和原理跟上面一样一样的：客户端浏览器在显示一个完整网页前，需要去服务器获取一些必要的数据（js,css,image等），因为浏览器的数据处理和渲染速度很快，而通过网络传输的方式去服务器取数据的过程却很慢（虽然现在网速还算比较快，下载1M的文件都用不了1s，但相较于处理器，这就非常慢了），所以页面显示出来前都有一段时间的白屏，如果每次打开相同的页面，获取相同的资源都要等待一段时间的白屏，作为用户，岂能忍。如果把已经获取过的资源存在本地，下次用的时候就不用从服务器去取了，这样速度就要快很多了。这种机制便是web缓存。
其实web缓存的优点还有很多： - 减轻服务器压力 - 减少数据传输，节省网络带宽和流量 - 缩短页面加载时间，提升用户体验
二、web缓存分类
了解了缓存的由来和原理，下面针对web缓存（以下统一简称缓存）具体介绍一下。缓存是一个抽象的代名词，用以提高访问效率而临时存储副本的机制都可以称之为缓存。我们常说的缓存，根据资源存放位置、具体用途和运行机制不同，一般可以分为：
数据库缓存
服务器缓存
客户端缓存
Ⅵ 缓存是什么意思
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速率很快。
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从CPU缓存中查找，找到就立即读取并送给CPU处理；没有找到，就从速率相对较慢的内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在CPU缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。
(6)数据库缓存机制怎么用扩展阅读
缓存的状态数据只是主数据的快照，由于数据源可能被修改，所以状态数据就有会陈旧的特性。合理利用此特性和将数据陈旧的负面影响最小化是缓存状态数据的一个重要任务。
缓存介质从技术上划分，可以分成内存、硬盘文件、数据库三种。将缓存存储于内存中是最快的选择，无需额外的I/O开销，但是内存的缺点是没有持久化落地物理磁盘，一旦应用异常，重新启动数据很难或者无法复原。
缓存中可以存放的最大元素的数量，一旦缓存中元素数量超过这个值（或者缓存数据所占空间超过其最大支持空间），那么将会触发缓存启动清空策略根据不同的场景合理的设置最大元素值往往可以一定程度上提高缓存的命中率，从而更有效的时候缓存。
Ⅶ 如何使用redis做mysql的缓存
缓存读取流程：
1、先到缓存中查数据
2、缓存中不存在则到实际数据源中取，取出来后放入缓存
3、下次再来取同样信息时则可直接从缓存中获取
缓存更新流程：
1、更新数据库
2、使缓存过期或失效，这样会促使下次查询数据时在缓存中查不到而重新从数据库去一次。
通用缓存机制：
1、用查询的方法名+参数作为查询时的key value对中的key值
2、向memcache或redis之类的nosql数据库（或者内存hashmap）插入数据
3、取数据时也用方法名+参数作为key向缓存数据源获取信息
Ⅷ 如何保证数据库缓存的最终一致性
对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。
鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。
根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。
需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。
对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。
为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。
— 1 —
Cache-Aside
Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。
1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？
在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。
首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写操作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写操作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。
而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的操作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。
其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？
另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。
但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读操作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？
问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的操作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。
另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。
3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？
为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。
延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。
4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？
在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存操作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。
除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。
虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性操作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。
— 2 —
补偿机制
我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。
其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。
1、删除重试机制
由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。
鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。
一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 mp 协议，MySQL master 收到 mp 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。
在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：
那么，针对缓存的删除操作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。
另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除操作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库操作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。
3、数据传输服务 DTS
— 3 —
Read-Through
Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。
— 4 —
Write-Through
Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。
这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等操作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写操作任何一次写失败都会造成数据不一致。
如果要使用这种方案， 最好可以将这两个操作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直写模式适合写操作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？
这样的操作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的操作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。
在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。
— 5 —
Write-Behind
Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。
在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写操作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。
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Write-Around
如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的操作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。
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总结
在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。