在做系統優化時，想到了將資料進行分級存盤的思路，因為在系統中會存在一些資料，有些資料的實時性要求不高，比如一些配置資訊，基本上配置了很久才會變一次，而有一些資料實時性要求非常高，比如訂單和流水的資料，所以這里根據資料要求實時性不同將資料分為三級，
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第1級：訂單資料和支付流水資料；這兩塊資料對實時性和精確性要求很高，所以不添加任何快取，讀寫操作將直接操作資料庫，
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第2級：用戶相關資料；這些資料和用戶相關，具有讀多寫少的特征，所以我們使用redis進行快取，
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第3級：支付配置資訊；這些資料和用戶無關，具有資料量小，頻繁讀，幾乎不修改的特征，所以我們使用本地記憶體進行快取，
但是只要使用到快取，無論是本地記憶體做快取還是使用 redis 做快取，那么就會存在資料同步的問題，因為配置資訊快取在記憶體中，而記憶體時無法感知到資料在資料庫的修改，這樣就會造成資料庫中的資料與快取中資料不一致的問題，接下來就討論一下關于保證快取和資料庫雙寫時的資料一致性，整理了一份Java面試寶典完整版PDF已整理成檔案
解決方案
那么我們這里列出來所有策略，并且討論他們優劣性，
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先更新資料庫，后更新快取
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先更新資料庫，后洗掉快取
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先更新快取，后更新資料庫
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先洗掉快取，后更新資料庫
先更新資料庫，后更新快取
這種場景一般是沒有人使用的，主要原因是在更新快取那一步，為什么呢？因為有的業務需求快取中存在的值并不是直接從資料庫中查出來的，有的是需要經過一系列計算來的快取值，那么這時候后你要更新快取的話其實代價是很高的，如果此時有大量的對資料庫進行寫資料的請求，但是讀請求并不多，那么此時如果每次寫請求都更新一下快取，那么性能損耗是非常大的，
舉個例子比如在資料庫中有一個值為 1 的值，此時我們有 10 個請求對其每次加一的操作，但是這期間并沒有讀操作進來，如果用了先更新資料庫的辦法，那么此時就會有十個請求對快取進行更新，會有大量的冷資料產生，如果我們不更新快取而是洗掉快取，那么在有讀請求來的時候那么就會只更新快取一次，
先更新快取，后更新資料庫
這一種情況應該不需要我們考慮了吧，和第一種情況是一樣的，
先洗掉快取，后更新資料庫
該方案也會出問題，具體出現的原因如下，
先洗掉快取，后更新資料庫
此時來了兩個請求，請求 A（更新操作） 和請求 B（查詢操作）
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請求 A 會先洗掉 Redis 中的資料，然后去資料庫進行更新操作
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此時請求 B 看到 Redis 中的資料時空的，會去資料庫中查詢該值，補錄到 Redis 中
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但是此時請求 A 并沒有更新成功，或者事務還未提交
那么這時候就會產生資料庫和 Redis 資料不一致的問題，如何解決呢？其實最簡單的解決辦法就是延時雙刪的策略，
延時雙刪
但是上述的保證事務提交完以后再進行洗掉快取還有一個問題，就是如果你使用的是 Mysql 的讀寫分離的架構的話，那么其實主從同步之間也會有時間差，
主從同步時間差
此時來了兩個請求，請求 A（更新操作） 和請求 B（查詢操作）
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請求 A 更新操作，洗掉了 Redis
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請求主庫進行更新操作，主庫與從庫進行同步資料的操作
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請 B 查詢操作，發現 Redis 中沒有資料
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去從庫中拿去資料
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此時同步資料還未完成，拿到的資料是舊資料
此時的解決辦法就是如果是對 Redis 進行填充資料的查詢資料庫操作，那么就強制將其指向主庫進行查詢，
從主庫中拿資料
先更新資料庫，后洗掉快取
問題：這一種情況也會出現問題，比如更新資料庫成功了，但是在洗掉快取的階段出錯了沒有洗掉成功，那么此時再讀取快取的時候每次都是錯誤的資料了，
先更新資料庫，后洗掉快取
此時解決方案就是利用訊息佇列進行洗掉的補償，具體的業務邏輯用語言描述如下：
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請求 A 先對資料庫進行更新操作
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在對 Redis 進行洗掉操作的時候發現報錯，洗掉失敗
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此時將Redis 的 key 作為訊息體發送到訊息佇列中
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系統接收到訊息佇列發送的訊息后再次對 Redis 進行洗掉操作
但是這個方案會有一個缺點就是會對業務代碼造成大量的侵入，深深的耦合在一起，所以這時會有一個優化的方案，我們知道對 Mysql 資料庫更新操作后再 binlog 日志中我們都能夠找到相應的操作，那么我們可以訂閱 Mysql 資料庫的 binlog 日志對快取進行操作，
利用訂閱 binlog 洗掉快取
總結
每種方案各有利弊，比如在第二種先洗掉快取，后更新資料庫這個方案我們最后討論了要更新 Redis 的時候強制走主庫查詢就能解決問題，那么這樣的操作會對業務代碼進行大量的侵入，但是不需要增加的系統，不需要增加整體的服務的復雜度，最后一種方案我們最后討論了利用訂閱 binlog 日志進行搭建獨立系統操作 Redis，這樣的缺點其實就是增加了系統復雜度，其實每一次的選擇都需要我們對于我們的業務進行評估來選擇，沒有一種技術是對于所有業務都通用的，整理了一份Java面試寶典完整版PDF已整理成檔案，沒有最好的，只有最適合我們的，
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標籤：Java
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