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### 缓存维护方案一 如果是一读（线程B）一写（线程A）操作，**「先操作缓存，再操作数据库」**。流程图如下所示：  * 1.线程A发起一个写操作，第一步del cache * 2.线程A第二步写入新数据到DB * 3.线程B发起一个读操作，cache miss缓存失效了。 * 4.线程B从DB获取最新数据 * 5.线程B执行set cache，把从DB读到的数据，更新到缓存。 **「这样看，没啥问题」**。我们再看第二个流程图，如下：  * 1.线程A发起一个写操作，第一步del cache * 2.此时线程B发起一个读操作，cache miss * 3.线程B继续读DB，读出来一个老数据 * 4.然后老数据设置入cache * 5.线程A写入DB最新的数据 OK，酱紫，就有问题了吧，老数据入到缓存了，**「每次读都是老数据啦，缓存与数据与数据库数据不一致了」**。 ### 缓存维护方案二 上个方案是一读一写，如果是双写操作，**「先操作缓存，再操作数据库」**，会怎么样呢？  * 1.线程A发起一个写操作，第一步set cache * 2.线程A第二步写入新数据到DB * 3.线程B发起一个写操作，set cache * 4.线程B第二步写入新数据到DB **「这样看，也没啥问题。」**，但是有时候可能事与愿违，我们再看第二个流程图，如下:  * 1.线程A发起一个写操作，第一步set cache * 2.线程B发起一个写操作，第一步set cache * 3.线程B写入数据库到DB * 4.线程A写入数据库到DB 执行完后，缓存保存的是B操作后的数据，数据库是A操作后的数据，**「缓存和数据库数据不一致」**。 ### 缓存维护方案三 一写（线程A）一读（线程B）操作，**「先操作数据库，再操作缓存」**。  * 1.线程A发起一个写操作，第一步write DB * 2.线程A第二步del cache * 3.线程B发起一个读操作，cache miss * 4.线程B从DB获取最新数据 * 5.线程B同时set cache **「有些朋友可能认为，在第2步删除缓存之前，线程B读过来呢？这时候，读到的是缓存老数据，这个可以认为是正常业务逻辑呀，下次再读取就是正确数据了。」** 这种方案**「没有明显的并发问题」**，但是有可能**「步骤二删除缓存失败」**，虽然概率比较小，**「优于方案一和方案二」**，平时工作中也是使用方案三。 综上对比，我们一般采用方案三，但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢？ ### 缓存维护方案四 这个是方案三的改进方案，都是先操作数据库再操作缓存，我们来看一下流程图：  通过数据库的**「binlog」**来**「异步淘汰key」**，以mysql为例 可以**「使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列」**里面，然后**「通过ACK机制 确认处理」** 这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。 但是呢还有个问题，**「如果是主从数据库呢」**？ ### 缓存维护方案五 主从DB问题：因为主从DB同步存在延时时间。如果删除缓存之后，数据同步到备库之前已经有请求过来时，**「会从备库中读到脏数据」**，如何解决呢？解决方案如下流程图：  ## 缓存维护总结 综上所述，在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，**「先操作数据库，再操作缓存」**。如下： * 1.读取缓存中是否有相关数据 * 2.如果缓存中有相关数据value，则返回 * 3.如果缓存中没有相关数据，则从数据库读取相关数据放入缓存中key->value，再返回 * 4.如果有更新数据，则先更新数据库，再删除缓存 * 5.为了保证第四步删除缓存成功，使用binlog异步删除 * 6.如果是主从数据库，binglog取自于从库 * 7.如果是一主多从，每个从库都要采集binlog，然后消费端收到最后一台binlog数据才删除缓存 # 总结 我们总是喜欢瞻仰大厂的大神们，但实际上大神也不过凡人，与菜鸟程序员相比，也就多花了几分心思，如果你再不努力，差距也只会越来越大。实际上，作为程序员，丰富自己的知识储备，提升自己的知识深度和广度是很有必要的。 **[送大家一份资料，戳这里免费领取](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)** # Mybatis源码解析  

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