對於緩存和數據庫雙寫，其存在着數據一致性的問題。對於數據一致性要求較高的業務場景，我們通常會選擇使用分布式事務(2pc、paxos等)來保證緩存與數據庫之間的數據強一致性，但分布式事務的復雜性與對資源的占用問題，使得該處理方式會造成系統性能的降低。對於數據一致性要求沒那么高的業務場景，選擇分布式事務的處理方式就會顯得不是那么必要。為此，在一般情況下，對於數據一致性要求沒那么高的業務場景，會選擇使用cache-aside-pattern方案來保證緩存與數據庫之間，數據的最終一致性，以下文章便是介紹並整理該cache-aside-pattern方案的內容。
對於緩存中的數據，我們提出三個目標：
- 盡可能不將數據庫中的舊數據存入緩存中
- 允許緩存中的數據與數據庫中的數據存在一小段時間的不一致
- 緩存中的數據與數據庫中的數據存在數據不一致的時間應盡量短
對於緩存與數據庫的雙寫問題，無外乎“增刪改查” 這四個過程，再考慮進並發的“讀讀，寫寫，讀寫”情況，所有可能的情況組合並不多。為此，我們可以采用窮舉的方式對該方案進行說明。
查:
對於數據的查找，該方案的過程與cpu中查找數據的過程是一致的，其過程如下：
- 先查找緩存中的數據，當命中緩存的時候返回數據，查找結束。
- 當沒有命中緩存時，查找數據庫，對數據庫中查找出的相關數據進行處理，之后將相關的數據存入緩存中，查找結束。
其示意圖如下：
在考慮高並發查詢的情況下，對於該處理過程，如下示意圖所示。
當客戶端1、客戶端2、....、客戶端n查詢同一數據，且該數據不存在於緩存中時，所有的客戶端請求都會去訪問數據庫，此時會出現緩存擊穿的情況，對於緩存擊穿的相關問題及解決方案，我們留到下一篇文章再進行講解。
增：
對於新增數據的情況，我們將數據直接添加進數據庫中，且不將新增的數據加載入緩存中，其過程如下示意圖所示：
在考慮高並發之時，其過程如下示意圖所示：
通過示意圖，我們了解到，當采用該種方式新增數據時，在並發情況下，並未出現與我們的目標相違背的問題。
刪：
當需要對數據進行刪除時，我們有兩種刪除的方案可供選擇。
第一種： 先刪除緩存中的數據，再刪除數據庫中的數據
第二種： 先刪除數據庫中的數據，再刪除緩存中的數據
我們對這兩種方案分別進行分析：
先刪緩存：
對於先刪除緩存中的數據，后刪除數據庫中的數據這種方案，其示意圖如下:
考慮進高並發的情況，當存在讀請求和刪除數據的請求並發時，由於網絡的不可靠和延時問題，其可能出現如下示意圖所示的情況：
通過示意圖我們了解到，存在着緩存中緩存進已刪除的舊數據的情況，這違背了我們提出的第一個目標。
那么，先刪除數據庫中的數據的情況呢？會出現這樣的問題嗎？我們接着分析。
先刪數據庫：
對於先刪除數據庫中的數據，后刪除緩存中的數據這種方案，其示意圖如下。
同樣考慮進高並發的情況，當存在讀請求和刪除數據的請求並發時，其發生的情況如下示意圖所示：
此時，並未出現與我們的目標相違背的問題。綜上，我們在刪除數據時，應選擇先刪除數據庫中的數據再刪除緩存中的數據的這一方案。
但是該方案仍存在着問題。我們再往下思考，當刪除了緩存中的相關數據，此時來了大量讀取該數據的請求。這時，就會導致“緩存穿透”問題的出現(該問題同樣在下一篇文章中進行講解)。
改：
當需要對數據進行變更的時候，我們有三種方案可供選擇。
第一種： 先更新數據庫，后更新緩存
第二種： 先刪除緩存，后更新數據庫
第三種： 先更新數據庫，后刪除緩存
我們對這三種方案逐一進行分析。
先更新數據庫，后更新緩存：
對於先更新數據庫，后更新緩存這種方案，其示意圖如下：
考慮高並發的情況，當存在兩個更新操作的並發請求時，由於網絡的延時問題，其可能會出現如下這種情況：
由上述示意圖可知，當存在兩個更新操作時，其有將數據庫中的舊數據存入緩存中的情況，這違背了我們的第一個目標。那么，有沒有辦法解決呢？答案是有的，借助樂觀鎖的相關思想，我們可以給每個數據加上一個版本號，當數據要存入緩存時，比較一下數據的版本號即可。到目前為止，更新了數據庫中的相關數據之后，再更新緩存中的數據這個方案看起來是可以的，但是這個方案存在着一個問題，就是需要去更新緩存中的數據，更新緩存中的數據這個操作會影響系統的性能。特別是在寫多讀少，且緩存的數據不是直接從數據庫中存入，而是經過計算之后再進行緩存的業務場景中時，對系統性能造成的影響會更加明顯。為此我們可以借助“懶加載”的思想，在更新數據之時，將緩存中的數據進行刪除，等到需要用到的時候，才將數據加載進緩存中。下面我們將討論在更新時刪除緩存的兩個可能的方案。
先刪除緩存，后更新數據庫：
對於先刪除緩存，后更新數據庫的方案，其示意圖如下：
考慮高並發的情況，當存在讀請求和更新請求並發的情況，由於存在網絡延時，其可能出現如下示意圖中的情況：
由示意圖中的情況可知，在讀寫並發的情況下，其存在着將數據庫中的舊數據存入緩存中的問題。這違背了我們的第一個目標。
先更新數據庫，后刪除緩存：
對於先更新數據庫，后刪除緩存的情況，其如下示意圖所示：
考慮並發的情況，當存在讀請求和更新請求並發，且此時緩存中的數據恰好失效時，再加上由於網絡的延遲問題，則有可能會出現如下示意圖所示的情況。
由示意圖可知，當緩存中的數據恰好失效時，其是可能存在着緩存中存入數據庫中的舊數據的可能性的。但是，發生這種情況的概率是比較低的，因為讓該種情況出現的條件較為“苛刻”，需要恰好緩存中的數據失效，且要求“讀操作”慢於“寫操作”。但在通常情況下，“寫操作”是慢於“讀操作”的，因為寫操作一般會涉及到數據庫鎖的相關操作。
綜上，在對比了以上三種方案之后，對於數據更改的情況，我們采用先更新數據庫，后刪除緩存的方式。
