1.什么是一致性，数据一致性
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。比如你用reids缓存某个用户信息，同时，数据库也有保存这个用户的记录。那就要保持数据库和redis保存用户数据的一致性。
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一致性一般分：强一致性、弱一致性、最终一致性。
- 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。
2. 日常开发中，我们怎么用缓存的？哪种缓存模式？
2.1 Cache-Aside
日常开发中，我们是如何使用缓存的呢？如果是读请求，一般都是这样吧：
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- 读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据
- 缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。
如果是写的请求，就是这样：
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更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
其实这个就是Cache-Aside的读流程和写流程。Cache-Aside不就是一种经典的缓存模式，同时还有
- Read-Through/Write-through
- Write-behind
还是简单介绍下这两个吧~~
2.2 Read/Write-Through
Read/Write-Through模式中，服务端把缓存作为主要数据存储。应用程序跟数据库缓存交互，都是通过抽象缓存层完成的。
Read-ThroughRead-Through的简要流程如下：
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Read-Through简要流程
- 从缓存读取数据，读到直接返回
- 如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。
这个简要流程是不是跟Cache-Aside很像呢？其实Read-Through就是多了一层Cache-Provider而已，流程如下：
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Read-Through实际只是在Cache-Aside之上进行了一层封装，它会让程序代码变得更简洁，同时也减少数据源上的负载。
Write-Through
Write-Through模式下，当发生写请求时，也是由缓存抽象层完成数据源和缓存数据的更新,流程如下：
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2.3 Write-behind （异步缓存写入）
Write-behind 跟Read-Through/Write-Through有相似的地方，都是由Cache Provider来负责缓存和数据库的读写。它们又有个很大的不同：Read/Write-Through是同步更新缓存和数据的，Write-Behind则是只更新缓存，不直接更新数据库，通过批量异步的方式来更新数据库。
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Write behind流程 这种方式下，缓存和数据库的一致性不强，对一致性要求高的系统要谨慎使用。但是它适合频繁写的场景，MySQL的InnoDB Buffer Pool机制就使用到这种模式。
3. 操作缓存的时候，到底是删除缓存呢，还是更新缓存？
我们回归主题，延迟双删的时候，就跟删除缓存有关联，为什么是删除缓存呢？更新缓存不可以吗？这是Cache-Aside写入流程：
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我们在操作缓存的时候，到底应该删除缓存还是更新缓存呢？我们先来看个例子：
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- 线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库
- 线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库
- 由于网络等原因，线程B先更新了缓存
- 线程A更新缓存。这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据不一致了，脏数据出现啦。如果是删除缓存取代更新缓存则不会出现这个脏数据问题。
更新缓存相对于删除缓存，还有两点劣势：
- 如果你写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话。更新缓存频率高的话，就浪费性能啦。
- 在写数据库场景多，读数据场景少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这也浪费了性能呢(实际上，写多的场景，用缓存也不是很划算的,哈哈)
4. 双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？
Cache-Aside缓存模式中，有些小伙伴还是会有疑问，在写请求过来的时候，为什么是先操作数据库呢？为什么不先操作缓存呢？
假设有A、B两个请求，请求A做更新操作，请求B做查询读取操作：
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- 线程A发起一个写操作，第一步del cache
- 此时线程B发起一个读操作，cache miss
- 线程B继续读DB，读出来一个老数据
- 然后线程B把老数据设置入cache
- 线程A写入DB最新的数据
酱紫就有问题啦，缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据。因此，Cache-Aside缓存模式，选择了先操作数据库而不是先操作缓存。
个别小伙伴可能会问，先操作数据库再操作缓存，不一样也会导致数据不一致嘛？它俩又不是原子性操作的。这个是会的，但是这种方式，一般因为删除缓存失败等原因，才会导致脏数据，这个概率就很低。小伙伴们可以画下操作流程图，自己先分析下哈。接下来我们再来分析这种删除缓存失败的情况，如何保证一致性。
5. 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。
CAP理论:指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。” 但是，通过一些方案优化处理，是可以保证弱一致性，最终一致性的。
6. 什么是延迟双删呢？这个延迟到底是多久呢？
它是保证数据库与缓存数据一致性的一种方案：
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- 先删除缓存：在更新数据库之前，首先删除缓存中的数据，以避免在更新过程中读取到旧数据。
- 更新数据库：执行数据库的更新操作。
- 休眠一段时间：根据业务读取数据的平均耗时，设置一个休眠时间（如1秒），以确保在此期间内所有可能的读请求都已经结束，并且可能因读取旧数据而写入的脏数据已经被缓存。
- 再次删除缓存：休眠结束后，再次删除缓存中的数据，以清除可能因读请求而写入的脏数据。
这个延迟到底是多久呢？ 这个休眠一会，一般多久呢？十几毫秒？几百毫秒？还是1秒？
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。它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？
7. 其他方案如：删除缓存重试机制和读取biglog异步删除缓存
7.1 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。
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- 写请求更新数据库
- 缓存因为某些原因，删除失败
- 把删除失败的key放到消息队列
- 消费消息队列的消息，获取要删除的key
- 重试删除缓存操作
7.2 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。
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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
