前言： 只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。 先读取缓存，缓存数据有，则立即返回结果 如果缓存中没有数据，则从数据库中读取数据 把读取到的数据同步

1. 缓存读写策略 缓存必定是对某些数据或者运算结果的存储在读写速度更高级别的存储介质中。这就会直接涉及到两个不同存储介质，也会导致一个经典的读写不一致场景。 下面主要描述缓存相关的读写策略。 1.1

在服务端开发中，缓存常常被当做系统性能扛压的不二之选。在实施方案上，缓存使用策略虽有一定普适性，却也并非完全绝对，需要结合实际的项目诉求与场景进行综合权衡与考量，进而得出符合自己项目的最佳实践。

在上一篇文章中，我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法，虽然说能够实现功能，但实现手法还是太粗糙了，本文我们基于JSR规范进行优化，并解决分布式环境下的一致性问题。

今天，我不自量力的面试了某大厂的 Java 开发岗位，迎面走来一位风尘仆仆的中年男子，手里拿着屏幕还亮着的 Mac。他冲着我礼貌的笑了笑，然后说了句“不好意思，让你久等了”，然后示意我坐下，说：“我们开始吧，看了你的简历，觉得你对 Redis 应该掌握的不错，我们今天就来讨论下…