大量的实际的项目中，都会引入 Redis 缓存来缓解数据库的查询压力，此时由于一个数据在 Redis 和数据库两处进行了存储，就会有数据一致性的问题。目前业界尚未见到成熟的能够确保最终一致性的方案，特别是当如下场景发生时，会直接导致缓存数据与数据库数据不一致，可能给应用带来较大问题。
dtm-labs 致力于解决数据一致性问题，在分析了行业的现有做法后，提出了新解决方案dtm-labs/dtm+dtm-labs/rockscache，彻底解决了上述问题。另外作为一个成熟方案，该方案还可以防缓存穿透，防缓存击穿，防缓存雪崩，同时也可应用于要求数据强一致的场景。
关于管理缓存的现有方案，本文不再赘述，不太了解的同学可以参考下面这两篇文章
在上述这个时序图中，由于服务 1 发生了进程暂停（例如由于 GC 导致），因此当它往缓存当中写入 v1 时，覆盖了缓存中的 v2 ，导致了最终的不一致（ DB 中为 v2 ，缓存中为 v1 ）。
对于上述这类问题应当如何解决？目前现存的方案，全都没有彻底解决该问题，一般都是通过设定稍短的过期时间兜底。我们实现的缓存延迟删除方案，能够彻底解决这个问题，确保缓存与数据库之间的数据保持一致。解决原理如下：
缓存中的数据是一个 hash ，里面有以下几个字段：
查询缓存时：
其中"取数据"的操作定义为：
当 DB 数据更新时，通过 dtm 确保数据更新成功时，将缓存延迟删除（将在后面一节展开详细讲解）
在上述的策略下： 假如最后写入数据库的版本为 Vi ，最后写入到缓存的版本为 V ，写入 V 的 uuid 为 uuidv ，那么一定存在以下事件序列：
数据库写入 Vi -> 缓存数据被标记为删除 -> 某个查询锁定数据并写入 uuidv -> 查询数据库结果 V -> 缓存中的锁定者为 uuidv ，写入结果 V
在这个序列中，V 的读取发生在写入 Vi 之后，所以 V 等于 Vi ，保证了缓存的数据的最终一致性。
dtm-labs/rockscache已经实现了上述方法，能够确保缓存数据的最终一致性。
Fetch函数实现了前面的查询缓存DelayDelete函数实现了延迟删除逻辑感兴趣的同学，可以参考dtm-cases/cache，里面有详细的例子
对于缓存的管理，一般业界会采用写完数据库后，删除 /更新缓存数据的策略。由于保存到缓存和保存到数据库两个操作之间不是原子的，一定会有时间差，因此这两个数据之间会有一个不一致的时间窗口，通常这个窗口不大，影响较小。但是两个中间可能发生宕机，也可能发生各种网络错误，因此就有可能发生完成了其中一个，但是未完成另一个，导致数据会出现长时间不一致。
举一个场景来说明上述不一致的情况，数据用户将数据 A 修改为 B ，应用修改完数据库之后，再去删除 /更新缓存，如果未发生异常，那么数据库和缓存的数据是一致的，没有问题。但是分布式系统中，可能会发生进程 crash 、宕机等事件，因此如果更新完数据库，尚未删除 /更新缓存时，出现进程 crash ，那么数据库和缓存的数据就可能出现长时间的不一致。
面对这里的长时间不一致的情况，想要彻底解决，并不是一件容易的事，我们下面分各种应用情况来介绍解决方案。
这个方案，是最简单的方案，适合并发量不大应用。如果应用的并发不高，那么整个缓存系统，只需要设置了一个较短的缓存时间，例如一分钟。这种情况下数据库需要承担的负载是：大约每一分钟，需要将访问到的缓存数据全部生成一遍，在并发量不大的情况下，这种策略是可行的。
上述这种策略非常简单，易于理解和实现，缓存系统提供的语义是，大多数情况下，缓存和数据库之间不一致的时间窗口是很短的，在较低概率发生进程 crash 的情况下，不一致的时间窗口会达到一分钟。
应用在上述约束下，需要将一致性要求不高的数据读取，从缓存读取；而将一致性要求较高的读，不走缓存，直接从数据库查询。
假如应用的并发量很高，缓存过期时间需要比一分钟更长，而且应用中的大量请求不能够容忍较长时间的不一致，那么这个时候，可以通过使用消息队列的方式，来更新缓存。具体的做法是：
这种做法可以保证数据库更新之后，缓存一定会被更新。但这种这种架构方案很重，这几个部分开发维护成本都不低：消息队列的维护；高效轮询任务的开发与维护。
这个方案适用场景与方案二非常类似，原理又与数据库的主从同步类似，数据库的主从同步是通过订阅 binlog ，将主库的更新应用到从库上，而这个方案则是通过订阅 binlog ，将数据库的更新应用到缓存上。具体做法是：
这种方案也可以保证数据库更新之后，缓存一定会被更新，但是这种架构方案跟前面的消息队列方案一样，也非常重。一方面 canal 的学习维护成本不低，另一方面，开发者可能只需要少量数据更新缓存，通过订阅所有的 binlog 来做这个事情，浪费了很多资源。
dtm 里的二阶段消息模式，非常适合这里的修改数据库之后更新 /删除缓存，主要代码如下：
msg := dtmcli.NewMsg(DtmServer, gid).
Add(busi.Busi+"/UpdateRedis", &Req{Key: key1})
err := msg.DoAndSubmitDB(busi.Busi+"/QueryPrepared", db, func(tx *sql.Tx) error {
// update db data with key1
})
这段代码，DoAndSubmitDB 会进行本地数据库操作，进行数据库的数据修改，修改完成后，会提交一个二阶段消息事务，消息事务将会异步调用 UpdateRedis 。假如本地事务执行之后，就立刻发生了进程 crash 事件，那么 dtm 会进行回查调用 QueryPrepared ，保证本地事务提交成功的情况下，UpdateRedis 会被最少成功执行一次。
回查的逻辑非常简单，只需要 copy 类似下面这样的代码即可：
app.GET(BusiAPI+"/QueryPrepared", dtmutil.WrapHandler(func(c *gin.Context) interface{} {
return MustBarrierFromGin(c).QueryPrepared(dbGet())
}))
这种方案的优点：
上述的方案中，假定缓存删除后，服务进行数据查询，总是能够查到最新的数据。但是实际的生产环境中，可能会出现主从分离的架构，而主从延时并不是一个可控的变量，那么这时候又要怎么处理？
处理方案两种：一是区分最终一致性很高和不高的缓存数据，查询数据时，将要求很高的数据必须从主库读取，而把要求不高的数据从从库读取。对于使用了 rockscache 的应用来说，高并发的请求都会在 Redis 这一层被拦截，对于一个数据，最多只会有一个请求到达数据库，因此数据库的负载已大幅降低，采用主库读取是一个实际可行的方案。
另一种方案是，主从分离需要采用不分叉的单链架构，那么链条末尾的从库必定是延迟最长的从库，此时采用监听 binlog 的方案，需要监听链条做末端的从库 binlog ，当收到数据变更通知时，按照上述方案将缓存标记为延迟删除。
这两个方案各有优缺点，业务可以根据自己的特点采用。
rockscache 还可以防缓存击穿。当数据变更时，业界现有做法既可以选择更新缓存，也可以选择删除缓存，各有优劣。而延迟删除综合了两种方法的优势，并克服了两种方法的劣势：
采取更新缓存策略，那么会为所有的 DB 数据更新生成缓存，不区分冷热数据，那么会存在以下问题：
因为前面的更新缓存做法问题较多，因此大多数的实践采用的是删除缓存策略，查询时再按需生成缓存。这种做法解决了更新缓存中的问题，但是又带来新问题：
为了防止缓存击穿，通用的做法是使用分布式 Redis 锁保证只有一个请求到数据库，等缓存生成之后，其他请求进行共享。这种方案能够适合很多的场景，但有些场景却不适合。
前面介绍的dtm-labs/rockscache实现的延时删除法也属于删除法，但它彻底解决了删除缓存中的击穿问题，以及击穿带来的附带问题。
我们来看看不同的数据访问频率下，延迟删除法的表现如何：
有一种极端情况是，那就是原先缓存中没有数据，突然大量请求到来，这种场景对，更新缓存法删除缓存法，延迟删除法，都是不友好的。这种的场景是开发人员需要避免的，需要通过预热来解决，而不应当直接扔给缓存系统。当然，由于延迟删除法已经把打到数据库的请求量降到最低，因此表现也不弱于任何其他方案。
dtm-labs/rockscache还实现了防缓存穿透与缓存雪崩。
缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求。由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。rockscache 中可以设定EmptyExipire设定对空结果的缓存时间，如果设定为 0 ，那么不缓存空数据，关闭防缓存穿透
缓存雪崩是指缓存中有大量的数据，在同一个时间点，或者较短的时间段内，全部过期了，这个时候请求过来，缓存没有数据，都会请求数据库，则数据库的压力就会突增，扛不住就会宕机。rockscache 可以设定RandomExpireAdjustment，对过期时间加上随机值，避免同时过期。
上面已经介绍了缓存一致性的各种场景，以及相关的解决方案，那么是否可以保证使用缓存的同时，还提供强一致的数据读写呢？强一致的读写需求比前面的最终一致的需求场景少，但是在金融领域，也是有不少场景的。
当我们在这里讨论强一致时，我们需要先把一致性的含义做一下明确。
开发者最直观的强一致性很可能理解为，数据库和缓存保持完全一致，写数据的过程中以及写完之后，无论从数据库直接读，或者从缓存直接读，都能够获得最新写入的结果。对于这种两个独立系统之间的“强一致性”，可以非常明确的说，理论上是不可能的，因为更新数据库和更新缓存在不同的机器上，无法做到同时更新，无论如何都会有时间间隔，在这个时间间隔里，一定是不一致的。
但是应用层的强一致性，则是可以做到的。可以简单考虑我们熟悉的场景：CPU 的缓存作为内存的缓存，内存作为磁盘的缓存，这些都是缓存的场景，从来没有发生过一致性问题。为什么？其实很简单，要求所有的数据使用方，只能够从缓存读取数据，而不能同时从缓存和底层存储同时读取数据。
对于 DB 和 Redis ，如果所有的数据读取，只能够由缓存提供，就可以很容易的做到强一致，不会出现不一致的情况。下面我们来根据 DB 和 Redis 的特点，来分析其中的设计：
类比 CPU 缓存与内存，内存缓存与磁盘，这两个系统都是先修改缓存，再修改底层存储，那么到了现在的 DB 缓存场景是否也先修改缓存再修改 DB ？
在绝大多数的应用场景下，开发者会认为 Redis 作为缓存，当 Redis 出现故障时，那么应用需要支持降级处理，依旧能够访问数据库，提供一定的服务能力。考虑这种场景，一旦出现降级，先写缓存再写 DB 方案就有问题，一方面会丢失数据，另一方面会发生先读取到缓存中的新版本 v2 ，再读取到旧版本 v1 。因此在 Redis 作为缓存的场景下，绝大部分系统会采取先写入 DB ，再写入缓存的这种设计
假如因为进程 crash ，导致写入 DB 成功，但是标记延迟删除第一次失败怎么办？虽然间隔几秒之后，会重试成功，但这几秒钟的时间里，用户去读取缓存，依旧还是旧版本的数据。例如用户发起了一笔充值，资金已经进入到 DB ，只是更新缓存失败，导致从缓存看到的余额还是旧值。这种情况的处理很简单，用户充值时，写入 DB 成功时，应用不要给用户返回成功，而是等缓存更新也成功了，再给用户返回成功；用户查询充值交易时，要查询 DB 和缓存是否都成功了（可以查询二阶段消息全局事务是否已成功），只有两者都成功了，才返回成功。
在上述的处理策略下，当用户发起充值后，在缓存更新完成之前，用户看到的是，这笔交易还在处理中，结果未知，此时是符合强一致要求的；当用户看到交易已经处理成功，也就是缓存已更新成功，那么所有从缓存中拿到的数据都是更新后的数据，那么也符合强一致的要求。
dtm-labs/rockscache也实现了强一致的读取需求。当打开StrongConsistency选项，那么 rockscache 里Fetch函数就提供了强一致的缓存读取。其原理与延迟删除差别不大，仅做了很小的改变，就是不再返回旧版本的数据，而是同步等待“取数据”的最新结果
当然这个改变会带来性能上的下降，对比与最终一致的数据读取，强一致的读取一方面要等待当前“取数据”的最新结果，增加了返回延迟，另一方面要等待其他进程的结果，会产生 sleep 等待，耗费资源。
上述的强一致方案中，说明了其强一致的前提是：“所有的数据读取，只能够由缓存”。不过如果 Redis 如果发生故障，需要进行降级，那么降级的过程可能很短只有几秒，但是这个几秒内如果不能接受不可访问，还严苛的要求提供访问的话，就会出现读取缓存和读取 DB 混用情况，就不满足这个前提。不过因为 Redis 故障的频率不高，要求强一致性的应用通常配备专有 Redis ，因此遇见故障降级的概率很低，很多应用不会在这个地方提出苛刻的要求。
不过 dtm-labs 作为数据一致性领域的领导者，也深入研究了这个问题，并给出这种苛刻条件下的解决方案。
现在我们来考虑应用在 Redis 缓存出现问题的升降级处理。一般情况下这个升降级的开关在配置中心，当修改配置后，各个应用进程会陆续收到降级配置变更通知，然后在行为上降级。在降级的过程中，会出现缓存与 DB 混合访问的情况，这时我们上面的方案就有可能出现不一致。那么如何处理才能够保证在这种混合访问的情况下，依旧能够让应用获取到强一致的结果呢？
混合访问的过程中，我们可以采取下面这个策略，来保证 DB 和缓存混合访问时的数据一致性。
这个策略跟前面不考虑降级场景的强一致方案，差别不大，读数据部分完全不变，需要变的是更新数据。rockscache 假定更新 DB 是一个业务上可能失败的操作，于是采用一个 SAGA 事务来保证原子操作，详情参见例子dtm-cases/cache
升降级的开启关闭有顺序要求，不能够同时开启缓存读和写，而是需要在开启缓存读的时候，所有的写操作都已经确保会更新缓存。
降级的详细过程如下：
升级的过程与此相反，如下：
dtm-labs/rockscache已实现了上述强一致的缓存管理方法。
感兴趣的同学，可以参考dtm-cases/cache，里面有详尽的例子
这篇文章很长，许多的分析比较晦涩，最后将 Redis 缓存的使用方式做个总结：
对于后两种方式，我们都推荐使用dtm-labs/rockscache来作为您的缓存方案
欢迎访问dtm-labs/rockscache和dtm-labs/dtm，并 star 支持我们
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