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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
❷ SpringCache优化、缓存一致性、多级缓存
先记录一些纲要
1、SpringCache是写库之后更新的策略，对缓存一致性的不太友好
2、继承RedisCacheManager重写createRedisCache，继承RedisCache重写put
3、缓存一致性有两个方案，一个是先写库再删除缓存、第二个是先删除缓存再写库。
先写库再删除缓存配合超时时间一般没啥问题，极端的情况遇到缓存失效，线程读库和加缓存之间，完成了一次写库和删缓存的操作，导致加的缓存是旧的。总结就是读中加入了一次写。A读库 B写库 B删缓存 A加缓存。
先删缓存再写库的话，是写中加入了一次读。A删缓存 B读库 B加缓存 A写库A。这个概率比上面的大。
这两种方案的问题的解决方式是一样的，就是延时双删策略。即：
删缓存 写库 延时再次删除缓存（需超过一次读库的时间，可以新启线程完成）
或者 写库 删缓存 延时再次删除缓存（需超过一次读库的时间，可以新启线程完成）
如果有主从读写分离，需要将延时再加上主从同步的时间。
还有个第二次删除失败的问题，这个问题可以通过消息中间件，反复尝试进行。或者通过订阅binlog，反复进行。
多级缓存可以参考阿里开源的JetCache的实现
后面会给出demo和源码解析。
❸ 微服务架构的分布式事务问题如何处理
分布式系统架构中，分布式事务问题是一个绕不过去的挑战。而微服务架构的流行，让分布式事问题日益突出！
下面我们以电商购物支付流程中，在各大参与者系统中可能会遇到分布式事务问题的场景进行详细的分析！
❹ chcahe 如何保证分布式缓存数据一致性
VPLEX的技术核心是“分布式缓存一致性”，下图则是“分布式缓存一致性”技术的工作机制示意：正是因为这项核心技术优势，使得VPLEX方案和目前所有厂商的虚拟化方案截然不同，并能够实现异地的数据中心整合。对跨数据中心的所有负载实现跨引擎的平摊或者实时迁移，来自任何一个主机的I/O请求可以通过任何一个引擎得到响应。
缓存一致性的记录目录使用少量的元数据，记录下哪个数据块属于哪个引擎更新的，以及在何时更新过，并通过4K大小的数据块告诉在集群中的所有其他的引擎。在整个过程中实际发生的沟通过程，远远比实际上正在更新数据块少很多。
分布式缓存一致性数据流示意图：上方是一个目录，记录下左侧的主机读取缓存A的操作，并分发给所有引擎，右侧主机需要读取该数据块时，会先通过目录查询，确定该数据块所属的引擎位置，读取请求会直接发送给引擎，并直接从数据块所在的缓存上读取。
当一个读请求进入时，VPLEX会自动检查目录，查找该数据块所属的引擎，一旦确定该数据块所属的引擎位置，读的请求会直接发送给该引擎。一旦一个写入动作完成，并且目录表被修改，这时另一个读请求从另一个引擎过来，VPLEX会检查目录，并且直接从该引擎的缓存上读取。如果该数据仍然在缓存上，则完全没必要去磁盘上读取。
如上图，来自图中左侧主机的操作，由Cache A服务，会记录一个更新状态，并分发给所有所有引擎知道。如果读取的需求来自最右侧的服务器，首先通过目录查询。通过这种技术可以实现所有引擎一致性工作，而且这个技术不仅可以跨引擎还可以跨VPLEX集群，而VPLEX集群可以跨区域，因此缓存一致性也可以跨区域部署。
分布式缓存一致性技术使VPLEX相比传统的虚拟化方案拥有更高的性能和可靠性，并实现异地数据中心的虚拟化整合
对传统的虚拟化架构来说，如果虚拟化的I/O集群中有一个节点坏了，那么性能就会降低一半，而且实际情况降低不止一半。因为坏了一个节点，这个节点缓存一般会被写进去。因为没有缓存，操作会直接写到硬盘里。如果图中中心这个节点坏掉，那主机所有的可用性都没有了。而VPLEX如果有一个引擎或者一个控制器坏掉了，那这个引擎的负载会均摊到其他活动引擎上。这样总体来讲用户可以维持可预知性能，性能降低也不那么明显。
❺ 怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。
二、纯贺业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
redis实现数据库缓存的分析：
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销则裤差，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存孙皮储引擎，Redis则作为Cache。
MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
❻ java多线程下如何保证数据的一致性
以mysql来说，可能出现脏读、不可重复读以及幻读，mysql默认设置是可重复读，即一次事务中不会读取到不同的数据。
可以做如下操作：
1）打开两个客户端，均设置为RR；
2）在一个事务中，查询某个操作查到某份数据；比如是某个字段version=1存在数据；
3）在另一个事务中，删除这份version=1的数据；删除后，在2所属的事务中查询数据是没有变化的，还是存在version=1的数据；
4）当我们在2所属的事务中继续更新数据，那么会发现更新不了，明明我们就看到了这份version=1的数据；
缓存一致性:
缓存一致，与什么一致？是与数据库一致，对外查询每个时刻一致；所以在针对于缓存与数据库之间该先更新哪一个呢？可能有人觉得我先更新数据库，再更新缓存不就行了吗？但是有想过个问题吗？
当用户已经支付成功了，更新到数据库，但是呢？你还在缓存中显示未支付，在用户点击频率很高并且数据库压力过大，来不及同步到缓存时，那你是不是很尴尬，这就是典型的不一致了。此时用户再支付，那你又告诉他已经支付了，那他会把你骂死的
那该怎么来做呢？我们可以这样，先更新缓存再更新数据库，那么存在什么问题呢？
1）缓存更新成功，但是数据库更新失败，而被其它的并发线程访问到
2）缓存淘汰成功，但是数据库更新失败，这也会引发后期数据不一致
❼ 缓存一致性协议
锁缓存行有一套协议叫做 缓存一致性协议 。缓存一致性协议有MSI、MESI、MOSI、Synapse、Firefly以及DragonProtocol等等。
MESI分别代表缓存行数据的4中状态，通过对这四种状态的切换，来达到对缓存数据进行管理的目的
假设有三个CPU-A、B、C，对应三个缓存分别是cache-a、b、c。在主内存中定义了x的引用值0
单核读取
MESI优化和引入的问题：各CPU缓存行的状态是通过消息传递来进行的。如果CPU0要对一个在缓存中共享的变量进行写入，首先需要发送一个失效的消息给到其他缓存了该数据的CPU，并且要等到他们的确认回执。CPU0在这段时间内都会一直处于阻塞状态，会导致各种各样的性能问题和稳定性问题。
为了避免阻塞带来的资源浪费，在CPU中引入了Store Buffer。
CPU在写入共享数据时，直接把数据写入到Store Buffer中，同时发送Invalidate消息，然后继续去处理其他指令。当收到其他所有CPU发送了Invalidate Acknowledge消息时，再将Store Buffer中的数据存储到Cache Line中，最后再从Cache Line同步到主内存。