分布式缓存与数据库的一致性记录

1. 用户更新数据库，需要再去更新redis缓存，否则会造成缓存与数据库数据不一致

2. 一致性的两种方法
   1). 双写模式
   更新完数据库之后，更新redis缓存数据
   问题: 因为请求时间的问题，造成缓存数据不是最新的 数据。
   原因：A先修改key为1，B后修改key为5，mysql先更新为1，后为5，随后更新redis缓存的时候，由于A请求时间过慢，B先更新key为5，最后的结果是缓存key为A修改的1。数据库为5，缓存为1，数据不一致。

2). 失效模式
更新完数据库之后，删除缓存数据，下次新的请求进来再去请求数据库，再去更新缓存。
问题：由于请求时间问题，会造成脏数据，缓存与数据库不一致。
原因：A修改数据库key为1，删除缓存
B修改数据库key为5，在进行修改mysql未完成
D到缓存查询key为null，到数据库查询key（此时还是1），随后存到缓存中（在进行，未完成）
B此时修改数据库完成，缓存此时还是空不需要删除
D在B 存mysql和redis完成之后，更新了key为1
这种情况导致数据库是最新的，但是仍然是A的旧数据，数据不一致。

3. 解决数据一致性方法
   可以将整个更新过程进行加锁，更新mysql和更新缓存数据加锁，执行完毕再unlock，下一个线程才能进来。
   但是这种方法会导致服务变慢。

如果数据经常修改，加锁会慢。如果要求实时读取，直接读取数据库，缓存里面加上过期时间。