谈谈一致性
一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。
•强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大
•弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态
•最终一致性：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型
数据库和缓存数据保持强一致，可以嘛？
实际上，没办法做到数据库与缓存绝对的一致性。
•加锁可以嘛？并发写期间加锁，任何读操作不写入缓存？
•缓存及数据库封装CAS乐观锁，更新缓存时通过lua脚本？
•分布式事务，3PC？TCC？
其实，这是由CAP理论决定的。缓存系统适用的场景就是非强一致性的场景，它属于CAP中的AP。个人觉得，追求绝对一致性的业务场景，不适合引入缓存。
1、缓存延时双删
有些小伙伴可能会说，并不一定要先操作数据库呀，采用缓存延时双删策略，就可以保证数据的一致性啦。什么是延时双删呢？
1.先删除缓存
2.再更新数据库
3.休眠一会（比如1秒），再次删除缓存。
这个休眠一会，一般多久呢？都是1秒？
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。
这种方案还算可以，只有休眠那一会（比如就那1秒），可能有脏数据，一般业务也会接受的。但是如果第二次删除缓存失败呢？缓存和数据库的数据还是可能不一致，对吧？给Key设置一个自然的expire过期时间，让它自动过期怎样？那业务要接受过期时间内，数据的不一致咯？还是有其他更佳方案呢？
2、删除缓存重试机制
不管是延时双删还是Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存，都可能会存在第二步的删除缓存失败，导致的数据不一致问题。可以使用这个方案优化：删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功就可以了呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制
1.写请求更新数据库
2.缓存因为某些原因，删除失败
3.把删除失败的key放到消息队列
4.消费消息队列的消息，获取要删除的key
5.重试删除缓存操作
3、读取biglog异步删除缓存
重试删除缓存机制还可以吧，就是会造成好多业务代码入侵。其实，还可以这样优化：通过数据库的binlog来异步淘汰key。
以mysql为例吧：
可以使用阿里的 canal 将 binlog 日志采集发送到 MQ 队列里面，然后通过 ACK 机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。