在聊数据库与缓存一致性问题之前，先聊聊数据库主库与从库的一致性问题。
问：常见的数据库集群架构如何?
答：一主多从，主从同步，读写分离。
如上图：
- 一个主库提供写服务
- 多个从库提供读服务，可以增加从库提升读性能
- 主从之间同步数据
画外音：任何方案不要忘了本心，加从库的本心，是提升读性能。
问：为什么会出现不一致?
答：主从同步有时延，这个时延期间读从库，可能读到不一致的数据。
如上图：
- 服务发起了一个写请求
- 服务又发起了一个读请求，此时同步未完成，读到一个不一致的脏数据
- 数据库主从同步最后才完成
画外音：任何数据冗余，必将引发一致性问题。
问：如何避免这种主从延时导致的不一致?
答：常见的方法有这么几种。
方案一：忽略
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，绝大部分业务，例如：百度搜索，淘宝订单，QQ消息，58帖子都允许短时间不一致。
画外音：如果业务能接受，最推崇此法。
如果业务能够接受，别把系统架构搞得太复杂。
方案二：强制读主
如上图：
- 使用一个高可用主库提供数据库服务
- 读和写都落到主库上
- 采用缓存来提升系统读性能
这是很常见的微服务架构，可以避免数据库主从一致性问题。
方案三：选择性读主
强制读主过于粗暴，毕竟只有少量写请求，很短时间，可能读取到脏数据。
有没有可能实现，只有这一段时间，可能读到从库脏数据的读请求读主，平时读从呢?
可以利用一个缓存记录必须读主的数据。
如上图，当写请求发生时：
- 写主库
- 将哪个库，哪个表，哪个主键三个信息拼装一个key设置到cache里，这条记录的超时时间，设置为“主从同步时延”
画外音：key的格式为“db:table:PK”，假设主从延时为1s，这个key的cache超时时间也为1s。
如上图，当读请求发生时：
这是要读哪个库，哪个表，哪个主键的数据呢，也将这三个信息拼装一个key，到cache里去查询，如果，
- cache里有这个key，说明1s内刚发生过写请求，数据库主从同步可能还没有完成，此时就应该去主库查询
- cache里没有这个key，说明最近没有发生过写请求，此时就可以去从库查询
以此，保证读到的一定不是不一致的脏数据。
总结
数据库主库和从库不一致，常见有这么几种优化方案：
- 业务可以接受，系统不优化
- 强制读主，高可用主库，用缓存提高读性能
- 在cache里记录哪些记录发生过写请求，来路由读主还是读从
文字很短，不能解决所有问题，但希望能给大家一些启示。
