掘地三尺搞定Redis与MySQL数据一致性问题(11)

总结

缓存策略的最佳实践是 Cache Aside Pattern。分别分为读缓存最佳实践和写缓存最佳实践。
读缓存最佳实践：先读缓存，命中则返回；未命中则查询数据库，再写到缓存中。
写缓存最佳实践：
先写数据库，再操作缓存；直接删除缓存，而不是修改，因为当缓存的更新成本很高，需要访问多张表联合计算，建议直接删除缓存，而不是更新，另外，删除缓存操作简单，副作用只是增加了一次 chache miss，建议大家使用该策略。
在以上最佳实践下，为了尽可能保证缓存与数据库的一致性，我们可以采用延迟双删。
防止删除失败，我们采用异步重试机制保证能正确删除，异步机制我们可以发送删除消息到 mq 消息中间件，或者利用 canal 订阅 MySQL binlog 日志监听写请求删除对应缓存。
那么，如果我非要保证绝对一致性怎么办，先给出结论：
没有办法做到绝对的一致性，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，所以它属于 CAP 中的 AP。
所以，我们得委曲求全，可以去做到 BASE 理论中说的最终一致性。
其实一旦在方案中使用了缓存，那往往也就意味着我们放弃了数据的强一致性，但这也意味着我们的系统在性能上能够得到一些提升。
所谓 tradeoff 正是如此。