数据库，缓存数据一致性常用解决方案总结

1. 为什么要使用缓存

使用缓存的好处：减少服务器的压力，数据查询速度快。解决数据响应慢的问题。

2. 使用缓存的常见场景

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2.1 是否使用缓存的考量点

• 项目的读写操作比例为多少，如果是写多读少，那缓存真的不一定能帮助你，此时不妨考虑数据库分库分表，然后做MySQL的分布式集群，或者简单直接，将硬盘全部替换为SSD(如果你的公司财大气粗)，反之，以读为主的项目就比较适合加缓存了.
• 项目的访问频率高不高（用户多不多）？如果用户区区几千人或几万人，全然没有必要使用缓存，这点访问量经过网络后几乎不会造成并发，即使偶出现几万的并发，MySQL也是扛得住的，强行使用缓存反而会增加代码复杂度，甚至不容易维护，得不偿失。
• 数据是否要求强一致性？如果项目涉及到金钱或者重要数据，且数据频繁发生变化，不允许存在一点差异，那是否使用缓存就要慎重慎重再慎重！因为缓存适用的是对数据一致性不是特别高的项目，如果使用，需要对缓存的设计有很好的方案，非常考验技术功底.

3. 使用缓存的步骤

• 首先需要在执行正常的业务逻辑之前（查询数据库之前），查询缓存，如果缓存中没有需要的数据，查询数据库。为了防止添加缓存出错，影响正常业务代码的执行，将添加缓存的代码放置到try-catch代码快中，让程序自动捕获。
• 完成数据库的查询操作之后需要将查询的数据添加到缓存中。
  

4. 数据库和缓存双写一致性问题

一般情况下更新数据表时，缓存的操作：先更改数据表，然后删除缓存。

场景：当我们更改数据表后，缓存还没来的及更改。而我们项目并发比较高，此时用户来了一个查询，他走的就是缓存的数据。查到的就是脏数据。
解决方案一：
https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html
https://mp.weixin.qq.com/s/gYQvP69sao8U0azuNRMG1w
延时双删

public void write(String key,Object data){
	redis.delKey(key);  // 先淘汰缓存
        db.updateData(data); // 再写数据库（这两步和原来一样）
	Thread.sleep(1000); // 休眠1秒
	redis.delKey(key); // 再次淘汰缓存
} 
这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。
那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
针对上面的情形，读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。