作者：牛牛码特
链接：https://juejin.cn/post/6844903929281511438
缓存是软件开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。
存储的速度是有区别的。缓存就是把低速存储的结果，临时保存在高速存储的技术。
如图所示，金字塔更上面的存储，可以作为下面存储的缓存。
我们本次的讨论，主要针对数据库缓存场景，将以redis作为mysql的缓存为案例来进行。
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存储如mysql通常支持完整的ACID特性，因为可靠性，持久性等因素，性能普遍不高，高并发的查询会给mysql带来压力，造成数据库系统的不稳定。同时也容易产生延迟。根据局部性原理，80%请求会落到20%的热点数据上，在读多写少场景，增加一层缓存非常有助提升系统吞吐量和健壮性。
存储的数据随着时间可能会发生变化，而缓存中的数据就会不一致。具体能容忍的不一致时间，需要具体业务具体分析，但是通常的业务，都需要做到最终一致。
通常的开发模式中，都会使用mysql作为存储，而redis作为缓存，加速和保护mysql。但是，当mysql数据更新之后，redis怎么保持同步呢。
强一致性同步成本太高，如果追求强一致，那么没必要用缓存了，直接用mysql即可。通常考虑的，都是最终一致性。
通过key的过期时间，mysql更新时，redis不更新。 这种方式实现简单，但不一致的时间会很长。如果读请求非常频繁，且过期时间比较长，则会产生很多长期的脏数据。
优点：
不足
在方案一的基础上扩展，通过key的过期时间兜底，并且，在更新mysql时，同时更新redis。
优点
不足
针对方案二的同步写redis进行优化，增加消息队列，将redis更新操作交给kafka，由消息队列保证可靠性，再搭建一个消费服务，来异步更新redis。
优点
不足
通过订阅binlog来更新redis，把我们搭建的消费服务，作为mysql的一个slave，订阅binlog，解析出更新内容，再更新到redis。
优点
缺点
一般情况，方案1够用。若延时要求高，直接选择方案4。如果是面试场景，从简单讲到复杂，面试官会一步一步追问，咱们就一点点推导，宾主尽欢。
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