參考文章 https://blog.csdn.net/simba_1986/article/details/77823309
緩存與數據庫的一致性
緩存適用於讀多寫少的場景，並且能極大地提升性能和效率；但是讓緩存的數據與數據庫保持一致是一個難題
保持一致的策略
- 當數據更新時，先更新緩存，如果緩存更新成功，再更新數據庫
- 適用場景有限，且實現起來較為復雜(如果數據庫操作失敗，要進行補償措施，對緩存數據進行還原)
- 當數據更新時，先刪除緩存，如果緩存刪除成功，再更新數據庫
- 適用所有的場景，且實現起來簡單，是最常用的
存在的問題
不考慮策略1，以下將深入探究策略2
在高並發的情況下，假設請求1(更新操作)先刪除緩存，再更新數據庫，如果請求2(讀操作)在緩存刪除與數據庫更新之間進行了讀取數據，就會讀入舊數據到緩存，待數據庫更新后，此時舊數據緩存與數據庫發生不一致的現象
該問題的核心是，請求1的操作不能被其他請求打斷，並且請求1與其他請求之間要保持有序(串行執行)。遇到這種情況，可以采用隊列的方式去解決(為了保證串行執行，工作線程只能有1個)，當出現更新請求時，直接將其丟進隊列，等待異步執行；當出現讀請求時，先讀緩存，成功則返回，如果緩存不存在，再去判斷隊列頭部是否是同一條記錄的更新請求，如果是，為了不打斷其操作，將讀請求也丟進隊列，然后同步等待緩存更新完成；如果不是，說明該更新請求早已完成，直接讀數據庫並緩存即可，不要入隊列。
優化
- 隊列可以創建多個，運用Hash法將不同記錄的請求散列到不同的隊列，可以負載均衡，並行執行，也可以避免堵塞
- 在分布式場景下，隊列最好共享
- 進入隊列的讀請求可以采用超時等待，一旦超時，直接讀數據庫並返回，避免長時間的不響應