雙寫兜兜轉轉，又回到了串行化的方式
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什么是雙寫?
我們開門見山，這個很好理解，雙寫就是說，一份數據在數據庫存一份，在緩存中也存一份，給緩存一個過期時間，當讀不到緩存時從數據庫讀出來然后寫入緩存。
為什么需要雙寫呢?
當請求量越來越大的時候，系統會慢慢出現瓶頸，由于數據庫的鏈接是有限的，無法支撐較高的QPS，所以我們要想一個辦法分擔數據庫的壓力，于是就有了雙寫，將數據寫入緩存，客戶端讀取數據直接從緩存中讀取，這樣就可以提高系統的性能。
但是如果要使用雙寫，那么不管是先更新緩存還是先更新mysql，總會有時間間隔，那么就要保證你的業務在一定程度上允許短暫的數據不一致的情況出現，否則，還是不建議使用的.
那么就有人問了?雙寫一定不能保證強一致性嗎?
答案是可以，只要把所有與其相關的讀寫請求用隊列串行化，這樣就可以保證雙寫的強一致性了，但是這樣會極大的降低系統的QPS，非常不推薦這種做法。
既然要雙寫，那么肯定會出現數據庫和緩存數據不一致的情況，要怎樣去避免呢?
雙寫不一致問題要怎么解決
一.先更新數據庫，再更新緩存
這種情況會有什么問題呢?我們看下圖:
首先a先更新數據庫，按照正常流程來走，緊接著要a線程刪除緩存，可是突然后面來了個b線程，并且a線程因為各種業務原因卡住了，導致b線程先完成了，之后a線程才更新緩存。這時突然有其他線程進來讀數據，就會讀到a的數據，但是按照業務流程來走，應該讀到b的數據，此時，就出現了數據錯亂的問題。
- 1.線程a更新數據庫
- 2.線程b更新數據庫
- 3.線程b更新緩存
- 4.線程a更新緩存
- 5.其他線程讀數據(讀錯了)
到這里我們會發現，直接更新緩存是有很大的問題的，而且很多時候，在復雜點的緩存場景，緩存不單單是數據庫中直接取出來的值，有可能是聯合其他的很多數據結合計算出來的一個值。
而且可能會有一種場景，我們經常在更新數據庫后直接更新緩存，但是在此之間并沒有緩存被訪問的需求，這樣我們就做了很多無用功，付出了很多代價。
大家應該對單例模式有所了解，其中有一種懶加載的思想，就是說，在你需要的時候再去加載，用在雙寫的情況下非常合適，也就有了下面這種先更新數據庫，再刪除緩存的模式。
二.先更新數據庫，再刪除緩存
這種情況又會有什么問題呢?
當然，這還是一種有問題的方案，我們來跟著圖盤一盤。
1:線程a更新數據庫
2:程序掛了，沒來的及刪除緩存
3.其他線程來讀數據(全都是錯的)
這種方案的問題一目了然，只要程序掛了，就會出現數據讀錯的情況，真實的業務你是應該讀到a線程的值，卻一直在讀之前的值。
那這種方案有沒有優化呢?
當然也有了，其實我們可以每次寫入都記錄日志，然后修改結束后也記錄日志，通過日志狀態來判斷是否寫入成功，
- 如果沒有寫入成功后續并且沒有新的寫入請求，就補寫，
- 否則不做處理。
但是這種情況也會出現不一致的問題，就是如果寫數據庫程序斷了，到下次恢復數據之前這段時間，還會出現數據不一致的情況。
并且如果是頻繁寫入的情況，很有可能日志機制沒有發揮作用，就有新數據寫入覆蓋，并且日志系統還要占用額外的資源。
我懂了!應該先刪除緩存再更新數據庫，這樣就可以了!
三.先刪除緩存 再更新數據庫
來來來，繼續貼圖，是不是很熟悉?
這種方案會有問題嗎??當然有，繼續盤道：
- 1:線程a刪除緩存
- 2:線程b刪除緩存
- 3:線程a卡了
- 4:線程b更新數據庫
- 5:線程a更新數據
- 6:其他線程讀數據，讀到了a的(又錯了)
完了，這種情況居然也有問題，線程a到底行不行，每次都是你出事。
這種情況中間會有一段數據亂掉，但是隨著下次的更新數據還是會恢復正確。
難道終極方案是先刪除緩存，再更新數據庫，再更新緩存??
四.先刪除緩存，再更新數據庫，再刪除緩存
繼續貼圖
- 1.線程a刪除緩存
- 2.其他線程讀取數據，讀到的是a之前的數據
- 3.線程a更新數據庫
- 4.線程a刪除緩存
- 5.其他線程設置緩存數據，是a之前的數據(此時應該是a的)
大家是不是又發現了，這種設計方案還是會有問題的，直到下次數據更新才有可能將數據恢復正確。
來吧，最后一種大家經常討論的延時雙刪方案，我們一起盤一盤。
五.延時雙刪
go on
- 1.先刪除緩存
- 2.再寫數據庫
- 3.休眠一段時間(根據具體的業務時間來定)
- 4.再次刪除緩存
這里加了一個延時的操作，目的是確保 修改數據庫 -> 清空緩存前，其他事務的更改緩存操作已經執行完。
所有的寫操作以數據庫為準，只要到達緩存過期時間，則后面的讀請求自然會從數據庫中讀取新值然后回填緩存。
但這其中難免還是會大量的查詢到舊緩存數據的，因為延時時間是根據業務自己定義的，時間太長和太短在高并發情況下都會有查詢到臟數據的情況產生。
這樣最差的情況就是在超時時間內數據存在不一致。
結語
到這里大家應該會發現，除了串行化這種方式以外，其他無論哪種方式大大小小都會有數據不一致的現象發生，有時為了維護數據一致性問題還要做很多額外很重的操作，比如加一些日志來做狀態處理雙寫問題，具體的方案選擇還是要根據業務的敏感度來定的。
