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我们为什么要使用缓存？
我们使用缓存的原因，毋庸置疑是因为其读写快。
使用缓存的优点：
- 提供系统吞吐量，提升用户体验。
- 能够缩短系统响应时间，提升用户体验。
- 减低数据库压力，防止压力过大，数据库宕机。
哪类数据适合放缓存？
- 热点数据。访问频率高的。
- 不经常更新且量大的。即读多写少。
- 数据一致性要求低。
如何保证缓存与数据库一致性
不更新缓存，而是删除缓存
先详细说一说这个操作是什么意思。
当系统接收到请求时，首先读取缓存，当缓存不存在时，则读取数据库，并写入缓存。 当读取缓存时，存在缓存，则把缓存删除。下个请求则读取数据库，然后写入缓存。
流程如下：
这里仅仅是数据的读操作，数据的写操作呢？
那么问题就来了，我们是先更新数据库，再删除缓存？还是先删除缓存，再更新数据库呢？
先更新数据库，再删除缓存
这种情况会并发问题么？答案是会。
我们先假设两个请求，同时有一个请求A去更新数据，一个请求B去查询（读）数据。
- 请求A在更新数据（读写）。
- 请求B去查询数据（读），而这时的缓存是一个旧的值（请求A未删除缓存）。
- 请求B删除缓存，并返回读取数据。
- 请求A更新完数据库，然后删除缓存。
这情况在高并发下请求B读取缓存的旧数据，造成脏数据。
解决方案：消息队列。
先更新数据库，成功后往消息队列发消息，消费者到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来实现，达到最终一致性的效果。
先删除缓存，再更新数据库
还是先假设有并发两个请求，一个请求A更新数据，一个请求B查询数据。
- 请求A先删除缓存，然后更新数据库。
- 请求B读取缓存不存在，然后读取数据库，并写入缓存。
此方式也会造成脏数据，即步骤2 请求B在请求A未更新数据库时，读到旧数据。
解决方案：延迟双删。
延迟双删：先删除缓存，再更新数据库，延迟N秒之后再删除一次缓存，这样就不用担心缓存中的数据和数据库中的数据不一致。
这个延迟N秒，N是多少合适呢？一般来说，N要大于一次读写缓存的时间，N具体是多少，需要结合业务来评估这个数值。
总结：
缓存不是更新，而是删除。
删除缓存的两种方式：
- 先删除缓存，再更新数据库。解决方案是使用延迟双删。
- 先更新数据库，再删除缓存。解决方案是消息队列。
