应用中引入缓存层后，缓存和持久化层数据一致性的思考

  一个应用中决定加缓存（Redis,memcached）之前，要考虑的第一个问题就是，引进了缓存之后，会带来哪些收益（利），付出哪些代价，引起哪些额外的问题（弊）？ 任何新的中间件引进，收益和成本都是伴随的，只有当利大于弊的情况下，能够容忍其弊端（彻底解决？没有额外代价又没有负面影响，是不可能的，那就是不用就行了），才值得引进。   以Redis作为缓存为例，引进之后，其利和弊也是伴随的。 带来的收益：加速读写，提高并发性，降低后端持久化层数据库的负载 付出的代价：增加代码复杂，缓存本身的运维，潜在的数据不一致造成的影响。   数据不一致的存在 引进Redis（或者其他缓存）之后，应用程序到持久化层多了一个中间层，部分数据存储由原来的单一持久化层，变为缓存层和持久化层两份。 这两部分数据在相互同步的过程中，在某些时间点上的维度来看，可能会潜在不一致的情况。 其中，潜在的数据不一致，是任何一个引进缓存层之后最面临的最大的一个问题（缓存层和持久化层，最终的数据是要保持一致的，这一点是底线）。 首先需要衡量的就是，这种潜在的不一致，会引发什么样的问题，带来的问题是否可以接受范围之内，或者是否会对应用程序逻辑引起致命的问题。 缓存和持久化层存储可能会不一致，往往是缓存和持久化层未同步刷新引起的，
具体举例说明： 第一种情况，比如点赞次数，浏览次数等等（读多写少的场景，写MySQL，读Redis，写入了数据库但是尚未同步到缓存层这个间隙）。 不会对业务产生严重的逻辑错误，这种暂时性的数据不一致是可以忍受的，另外就是，通过刷新等手段，两者数据最终会达成一致。 第二种情况，比如银行卡取款取超，导致余额为负数，缓存和持久化层存储的不一致造成严重的逻辑错误，这种是无法忍受的。
就需要考虑这种缓存层本身的设计是否合理？   轻量级做法，代码逻辑实现 如果对于缓存的合理性没有问题，且业务逻辑上要求缓存和持久化层强一致，那么久要实现数据库的一致性操作。 对于缓存和持久化层数据的一致性实现，个人的话，思路有以下两种， 轻量级的做法如下： 对于引起数据变化的逻辑，一般都是“写操作”，比如对数据的update或者delete或者insert操作， 1，首先去delete缓存中对应的数据（而不是去对应的update、delete、insert，为什么？因为只要delete成功，缓存被清理之后，就消除了不一致的可能性，而非delete就做不到） 2，如果1执行成功，再去操作持久化层的数据库， 3，最后将写入成功之后的持久化层数据回写缓存层（这一步可选，或者其它手段同步）

重量级分布式锁实现，双写实现强一致
双写的安全性一般要通过分布式锁来实现，分布式锁可以通过zookeeper或者redis实现。
一旦考虑使用分布式锁，又要考虑分布式锁的载体的安全性，也即不管是用zookeeper或者redis，要考虑zookeeper或者redis的安全性（集群）。
这样下去，问题会变得非常复杂，纯粹变为解决问题-->引入新的问题-->解决问题的死循环。
如果要保持一致，当然双写也是一种选择，不过通过双写来确保数据的绝对一致，不但会对整体效率产生负面的影响，实现也是比较困难的，暂时不讨论这种方案。

如果是分布式锁，任何写入性操作，比如update，delete等，如下： 1，直接锁定相关key值 2，依次操作缓存层和持久化层，同时做好每一层的回滚操作，一旦任何一步失败，都要回滚 3，最终不管成功或者失败，都释放Key 分布式锁这种方式的话，实现起来，原代码中业务侵入性较多，比较复杂   重量级队列化请求 如果是使用队列，将可能导致不一致性的访问，队列化执行，其实这种方式，也是比分布式锁更加重量级的，基本上会颠覆原始的逻辑实现，一般很少采用。  

但是不管怎么样，缓存层和持久化层，最终的数据是要保持一致的，这一点是底线。
整体来看，引不引入缓存层，是从整体性能、业务逻辑、实现代价、数据一致性的容忍程度等多个方面决定的。