在现代web开发中，缓存已经成为提高应用程序读性能的标准做法。通过引入缓存，我们可以暂时存储经常访问的数据，避免频繁查询数据库，从而显著减少应用程序的响应时间。

引入缓存也带来了一些挑战，其中之一就是如何保证缓存和数据库中的数据保持一致。如果不解决这个问题，可能会导致业务逻辑出现异常行为，影响应用程序的可靠性和可信度。

缓存和数据库数据一致性问题

在缓存和数据库数据一致性方面，主要存在以下两个问题：

1. 先更新缓存，后更新数据库

在这种情况下，如果缓存更新成功但数据库更新失败，那么缓存中将包含最新值，而数据库中则仍然是旧值。后续的读请求可能会命中缓存，获取到正确的值，但在缓存失效后，系统将从数据库中读取到旧值并重新构建缓存，导致用户修改的数据“变回去”，造成业务影响。

2. 先更新数据库，后更新缓存

如果数据库更新成功但缓存更新失败，那么数据库中将包含最新值，但缓存中仍然是旧值。随后的读请求将始终获取旧数据，只有在缓存失效后才能从数据库中获取正确的值。在这种情况下，用户在修改数据后可能看不到变更，直到一段时间后缓存失效，数据才会更新，同样会对业务造成影响。

解决缓存和数据库一致性问题的模式

为了解决缓存和数据库数据一致性的问题，业界提出了多种设计模式，以下介绍几种常见且有效的模式：

1. Cache-Aside模式

Cache-Aside模式是一种简单的模式，它将缓存视为数据库数据的补充。在使用Cache-Aside模式时，应用程序将直接操作数据库，而缓存仅用于加速读操作。当数据更新时，应用程序会先更新数据库，然后使缓存失效，这样后续的读请求将从数据库中获取最新数据。

Cache-Aside模式的主要优点是简单易于实现，并且不需要额外的基础设施。它也有一些缺点，例如，无法处理并发写入的情况，并且缓存和数据库之间可能存在不一致的窗口期。

2. 读写穿透模式

读写穿透模式是一种将缓存与数据库紧密耦合的模式。在使用读写穿透模式时，所有数据库读写操作都必须通过缓存进行。当发生读操作时，缓存将首先检查是否有对应数据，如果有则直接返回，否则将从数据库中获取数据并将其放入缓存中。当发生写操作时，缓存将更新对应的数据，并同步将更新操作应用到数据库中。

读写穿透模式的主要优点是具有较高的数据一致性，并且可以处理并发写入的情况。它也存在一些缺点，例如，增加了数据库的负载，并且可能导致性能下降。

3. 写后模式

写后模式是一种折衷的模式，它结合了Cache-Aside模式和读写穿透模式的优点。在使用写后模式时，应用程序仍然直接操作数据库，但是缓存也会参与写操作。当发生写操作时，应用程序会先更新缓存，然后异步地将更新操作应用到数据库中。这种模式可以在一定程度上提高性能，同时保持数据的一致性。

写后模式的主要优点是既可以提高性能，又可以保证数据的一致性。它也有一些缺点，例如，需要额外的基础设施来处理异步更新，并且在异常情况下可能会导致数据丢失。

总结

缓存和数据库数据一致性是一个重要的概念，在设计和实现高性能、高可靠性的应用程序时必须考虑。通过理解不同的设计模式及其优缺点，我们可以选择最适合自己应用程序需求的模式，从而确保缓存和数据库中的数据保持同步，并避免不一致性造成的业务问题。

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浅谈缓存最终一致性的解决方案

在互联网业务的性能优化中，缓存层的重要性不言而喻。遵循CAP理论，缓存一致性问题备受关注，业界倾向于追求最终一致性，Cache-Aside策略作为常见策略，展现其独特价值。

Cache-Aside策略的核心是读先缓存，未命中时才查询数据库并更新，这种策略在读请求中可能遭遇缓存删除导致的未命中，但写请求则确保先更新数据库，再在并发场景中通过延迟删除策略来避免数据不一致，以维护性能和并发下的数据一致性。

然而，Cache-Aside并非完美无瑕，数据一致性风险在并发下难以完全避免。为解决这一问题，业界提出了延时双删策略，尽管存在预测读请求时间的难题，但通过补偿机制可以降低不一致风险。常见的补偿机制包括：

在实践中，如Canal通过解析binary log，支持消费和MQ推送，以确保数据准确性。DTS作为云服务的高效数据传输解决方案，适用于大规模一致性场景，简化部署和维护工作。

Read-Through模式在Cache-Aside的基础上加入了访问控制层，提高业务逻辑的封装，适用于读多写少的场景，Write-Through直写模式虽然实时更新缓存，但可能引发低效和数据不一致，需谨慎使用，通常在事务处理和分布式事务支持下得以缓解。

至于更新数据库与缓存的顺序，分布式锁是关键，确保单线程操作的有序性。Write-Behind模式异步更新缓存，减轻数据库压力，但牺牲一致性；而Write-Around模式则在非关键业务中选择缓存过期策略，尽管简单，但用户体验可能受到影响。

总结来说，缓存最终一致性解决方案需要根据业务特性和场景灵活选择，如读多写少优先考虑Cache-Aside+补偿日志，写多则可能倾向于Write-Through+锁，极端写多情况下，Write-Behind可能是明智之选。每种策略都需在性能和一致性之间找到最佳平衡点。

mysql 如何解决数据一致性

MySQL主从复制

现在常用的MySQL高可用方案，十有八九是基于 MySQL的主从复制（replication）来设计的，包括常规的一主一从、双主模式，或者半同步复制（semi-sync replication）。

我们常常把MySQL replication说成是MySQL同步（sync），但事实上这个过程是异步（async）的。大概过程是这样的：

在master上提交事务后，并且写入binlog，返回事务成功标记；

将binlog发送到slave，转储成relay log；

在slave上再将relay log读取出来应用。

步骤1和步骤3之间是异步进行的，无需等待确认各自的状态，所以说MySQL replication是异步的。

MySQL semi-sync replication在之前的基础上做了加强完善，整个流程变成了下面这样：

首先，master和至少一个slave都要启用semi-sync replication模式；

某个slave连接到master时，会主动告知当前自己是否处于semi-sync模式；

在master上提交事务后，写入binlog后，还需要通知至少一个slave收到该事务，等待写入relay log并成功刷新到磁盘后，向master发送“slave节点已完成该事务”确认通知；

master收到上述通知后，才可以真正完成该事务提交，返回事务成功标记；

在上述步骤中，当slave向master发送通知时间超过rpl_semi_sync_master_timeout设定值时，主从关系会从semi-sync模式自动调整成为传统的异步复制模式。

半同步复制看起来很美好有木有，但如果网络质量不高，是不是出现抖动，触发上述第5条的情况，会从半同步复制降级为普通复制；此外，采用半同步复制，会导致master上的tps性能下降非常严重，最严重的情况下可能会损失50%以上。

这样来看，除非需要非常严格保证数据一致性等迫不得已的场景，就不太建议使用半同步复制了。当然了，事实上我们也可以通过加强程序端的逻辑控制，来避免主从数据不一致时发生逻辑错误，比如说如果在从上读取到的数据和主不一致的话，那么就触发主从间的一次数据修复工作。或者，我们也可以用 pt-table-checksum & pt-table-sync 两个工具来校验并修复数据，只要运行频率适当，是可行的。

真想要提高多节点间的数据一致性，可以考虑采用PXC方案。现在已知用PXC规模较大的有qunar、sohu，如果团队里初期没有人能比较专注PXC的话，还是要谨慎些，毕竟和传统的主从复制差异很大，出现问题时需要花费更多精力去排查解决。

如何保证主从复制数据一致性

上面说完了异步复制、半同步复制、PXC，我们回到主题：在常规的主从复制场景里，如何能保证主从数据的一致性，不要出现数据丢失等问题呢？

在MySQL中，一次事务提交后，需要写undo、写redo、写binlog，写数据文件等等。在这个过程中，可能在某个步骤发生crash，就有可能导致主从数据的不一致。为了避免这种情况，我们需要调整主从上面相关选项配置，确保即便发生crash了，也不能发生主从复制的数据丢失。

1. 在master上修改配置

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1sync_binlog = 1

上述两个选项的作用是：保证每次事务提交后，都能实时刷新到磁盘中，尤其是确保每次事务对应的binlog都能及时刷新到磁盘中，只要有了binlog，InnoDB就有办法做数据恢复，不至于导致主从复制的数据丢失。

2. 在slave上修改配置

master_info_repository = TABLErelay_log_info_repository = TABLErelay_log_recovery = 1

上述前两个选项的作用是：确保在slave上和复制相关的元数据表也采用InnoDB引擎，受到InnoDB事务安全的保护，而后一个选项的作用是开启relay log自动修复机制，发生crash时，会自动判断哪些relay log需要重新从master上抓取回来再次应用，以此避免部分数据丢失的可能性。

通过上面几个选项的调整，就可以确保主从复制数据不会发生丢失了。但是，这并不能保证主从数据的绝对一致性，因为，有可能设置了ignore\do\rewrite等replication规则，或者某些SQL本身存在不确定因素，或者人为在slave上修改数据，最终导致主从数据不一致。这种情况下，可以采用pt-table-checksum和pt-table-sync工具来进行数据的校验和修复。