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缓存数据一致性模式
双写模式
失效模式
上面两种方案在并发量大的情况下，可能会导致脏数据，为缓存设置过期时间后，数据过期下一次查询会触发更新缓存。
缓存数据一致性-解决方案
无论是双写模式还是失效模式，都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办？
- 1、如果是用户纬度数据（订单数据、用户数据），这种并发几率非常小，不用考虑这个问题，缓存数据加 上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可。
- 2、如果是菜单，商品介绍等基础数据，也可以去使用canal订阅binlog的方式。
- 3、缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求。
- 4、通过加锁保证并发读写，写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁。（业务不关心 脏数据，允许临时脏数据可忽略）；
总结：
- 我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间，保 证每天拿到当前最新数据即可。
- 我们不应该过度设计，增加系统的复杂性。
- 遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。
我们系统的一致性解决方案：
1、缓存的所有数据都有过期时间，数据过期下一次查询触发主动更新
2、读写数据的时候，加上分布式的读写锁。 经常写（会有影响）。很少写，经常读（不会有影响）
