面试中，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
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。
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。
缓存可以提升性能、缓解数据库压力，但是使用缓存也会导致数据不一致性的问题。一般我们是如何使用缓存呢？有三种经典的缓存使用模式：
Cache-Aside Pattern，即旁路缓存模式，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。
Cache-Aside Pattern的读请求流程如下：
Cache-Aside读请求
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。
Cache-Aside Pattern的写请求流程如下：
Cache-Aside写请求
更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
2、Read-Through/Write-Through（读写穿透）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-Through的简要流程如下
Read-Through简要流程
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：
Read-Through流程
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：图片
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。
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。
日常开发中，我们一般使用的就是Cache-Aside模式。有些小伙伴可能会问， Cache-Aside在写入请求的时候，为什么是删除缓存而不是更新缓存呢？
Cache-Aside写入流程
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：
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)
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。图片
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。
实际上，没办法做到数据库与缓存绝对的一致性。
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。
有些小伙伴可能会说，并不一定要先操作数据库呀，采用缓存延时双删策略，就可以保证数据的一致性啦。什么是延时双删呢？
延时双删流程
先删除缓存
再更新数据库
休眠一会（比如1秒），再次删除缓存
这个休眠一会，一般多久呢？都是1秒？
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。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？
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
删除缓存重试流程
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
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。
以mysql为例：
