乙個應用中決定加快取（redis,memcached）之前，要考慮的第乙個問題就是，引進了快取之後，會帶來哪些收益（利），付出哪些代價，引起哪些額外的問題（弊）？
任何新的中介軟體引進，收益和成本都是伴隨的，只有當利大於弊的情況下，能夠容忍其弊端（徹底解決？沒有額外代價又沒有負面影響，是不可能的，那就是不用就行了），才值得引進。
以redis作為快取為例，引進之後，其利和弊也是伴隨的。
帶來的收益：加速讀寫，提高併發性，降低後端持久化層資料庫的負載
付出的代價：增加**複雜，快取本身的運維，潛在的資料不一致造成的影響。
資料不一致的存在
引進redis（或者其他快取）之後，應用程式和資料持久化層多了乙個中間層，部分資料儲存由原來的單一持久化層，變為快取層和持久化層兩份。
這兩部分資料在相互同步的過程中，在某些時間點上的維度來看，可能會潛在不一致的情況。
其中，潛在的資料不一致，是任何乙個引進快取層之後最面臨的最大的乙個問題（當然兩者最終的資料是要保持一致的，這一點是底線）。
首先需要衡量的就是，這種潛在的不一致，會引發什麼樣的問題，帶來的問題是否可以接受範圍之內，或者是否會對應用程式邏輯引起致命的問題。
快取和持久化層儲存可能會不一致，往往是快取和持久化層未同步重新整理引起的，
具體舉例說明：
第一種情況，比如點讚次數，瀏覽次數等等（讀多寫少的場景，寫mysql，讀redis，寫入了資料庫但是尚未同步到快取層這個間隙）。
不會對業務產生嚴重的邏輯錯誤，這種暫時性的資料不一致是可以忍受的，另外就是，通過重新整理等手段，兩者資料最終會達成一致。
第二種情況，比如銀行卡取款取超，導致餘額為負數，快取和持久化層儲存的不一致造成嚴重的邏輯錯誤，這種是無法忍受的。
就需要考慮這種快取層本身的設計是否合理？
輕量級做法，**邏輯實現
如果對於快取的合理性沒有問題，且業務邏輯上要求快取和持久化層強一致，那麼久要實現資料庫的一致性操作。
對於快取和持久化層資料的一致性實現，個人的話，思路有以下兩種，
輕量級的做法如下：
對於引起資料變化的邏輯，一般都是「寫操作」，比如對資料的update或者delete，
1，首先去delete快取中對應的資料（而不是去對應的update、delete，為什麼？因為只要delete成功，快取被清理之後，就消除了不一致的可能性，或者併發造成的資料覆蓋錯誤（update），而非update就做不到），如果執行成功，再去操作持久化層的資料庫。
2，對於insert操作，保證寫持久化庫成功，非同步寫快取（而不用刻意關注是否寫成功）。
重量級分布式鎖實現，雙寫實現強一致
雙寫的安全性一般要通過分布式鎖來實現，分布式鎖可以通過zookeeper或者redis實現。
一旦考慮使用分布式鎖，又要考慮分布式鎖的載體的安全性，也即不管是用zookeeper或者redis，要考慮zookeeper或者redis的安全性（集群）。
這樣下去，問題會變得非常複雜，純粹變為解決問題-->引入新的問題-->解決問題的死迴圈。
如果要保持一致，當然雙寫也是一種選擇，不過通過雙寫來確保資料的絕對一致，不但會對整體效率產生負面的影響，實現也是比較困難的，暫時不討論這種方案。
如果是分布式鎖，任何寫入性操作，比如update，delete等，如下：
1，直接鎖定相關key值
2，依次操作快取層和持久化層，同時做好每一層的回滾操作，一旦任何一步失敗，都要回滾
3，最終不管成功或者失敗，都釋放key
分布式鎖這種方式的話，實現起來，原**中業務侵入性較多，比較複雜
重量級佇列化請求
如果是使用佇列，將可能導致不一致性的訪問，佇列化執行，其實這種方式，也是比分布式鎖更加重量級的，基本上會顛覆原始的邏輯實現，一般很少採用。
但是不管怎麼樣，快取層和持久化層，最終的資料是要保持一致的，這一點是底線。
整體來看，引不引入快取層，是從整體效能、業務邏輯、實現代價、資料一致性的容忍程度等多個方面決定的。
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