（1）資料庫主從延時為何會導致快取資料不一致
（2）優化思路與方案
為什麼會讀到髒資料，有這麼幾種情況：
（1）單庫情況下，服務層的併發讀寫，快取與資料庫的操作交叉進行
雖然只有乙個db，在上述詭異異常時序下，也可能髒資料入快取：
1）請求a發起乙個寫操作，第一步淘汰了cache，然後這個請求因為各種原因在服務層卡住了（進行大量的業務邏輯計算，例如計算了1秒鐘），如上圖步驟1
2）請求b發起乙個讀操作，讀cache，cache miss，如上圖步驟2
3）請求b繼續讀db，讀出來乙個髒資料，然後髒資料入cache，如上圖步驟3
4）請求a卡了很久後終於寫資料庫了，寫入了最新的資料，如上圖步驟4
這種情況雖然少見，但理論上是存在的， 後發起的請求b在先發起的請求a中間完成了。
（2）主從同步，讀寫分離的情況下，讀從庫讀到舊資料
1）請求a發起乙個寫操作，第一步淘汰了cache，如上圖步驟1
2）請求a寫資料庫了，寫入了最新的資料，如上圖步驟2
3）請求b發起乙個讀操作，讀cache，cache miss，如上圖步驟3
4）請求b繼續讀db，讀的是從庫，此時主從同步還沒有完成，讀出來乙個髒資料，然後髒資料入cache，如上圖步4
5）最後資料庫的主從同步完成了，如上圖步驟5
這種情況請求a和請求b的時序是完全沒有問題的，是主動同步的時延（假設延時1秒鐘）中間有讀請求讀從庫讀到髒資料導致的不一致。
那怎麼來進行優化呢？
有同學說「那能不能先運算元據庫，再淘汰快取」，這個是不行的，在《快取和資料庫先操作誰》的文章中介紹過。
出現不一致的根本原因：
（1）單庫情況下，服務層在進行1s的邏輯計算過程中，可能讀到舊資料入快取
（2）主從庫+讀寫分離情況下，在1s鐘主從同步延時過程中，可能讀到舊資料入快取
既然舊資料就是在那1s的間隙中入快取的，是不是可以在寫請求完成後，再休眠1s，再次淘汰快取，就能將這1s內寫入的髒資料再次淘汰掉呢？
答案是可以的。
寫請求的步驟由2步公升級為3步：
（1）先淘汰快取
（2）再寫資料庫（這兩步和原來一樣）
（3）休眠1秒，再次淘汰快取
這樣的話，1秒內有髒資料如快取，也會被再次淘汰掉，但帶來的問題是：
（1）所有的寫請求都阻塞了1秒，大大降低了寫請求的吞吐量，增長了處理時間，業務上是接受不了的
再次分析，其實第二次淘汰快取是「為了保證快取一致」而做的操作，而不是「業務要求」，所以其實無需等待，用乙個非同步的timer，或者利用訊息匯流排非同步的來做這個事情即可：
寫請求由2步公升級為2.5步：
（1）先淘汰快取
（2）再寫資料庫（這兩步和原來一樣）
（2.5）不再休眠1s，而是往訊息匯流排esb傳送乙個訊息，傳送完成之後馬上就能返回
這樣的話，寫請求的處理時間幾乎沒有增加，這個方法淘汰了快取兩次，因此被稱為「快取雙淘汰」法。這個方法付出的代價是，快取會增加1次cache miss（代價幾乎可以忽略）。
而在下游，有乙個非同步淘汰快取的消費者，在接收到訊息之後，asy-expire在1s之後淘汰快取。這樣，即使1s內有髒資料入快取，也有機會再次被淘汰掉。
上述方案有乙個缺點，需要業務線的寫操作增加乙個步驟，有沒有方案對業務線的**沒有任何入侵呢，是有的，這個方案在《細聊冗餘表資料一致性》中也提到過，通過分析線下的binlog來非同步淘汰快取：
業務線的**就不需要動了，新增乙個線下的讀binlog的非同步淘汰模組，讀取到binlog中的資料，非同步的淘汰快取。
提問：為什麼上文總是說1s，這個1s是怎麼來的？
回答：1s只是乙個舉例，需要根據業務的資料量與併發量，觀察主從同步的時延來設定這個值。例如主從同步的時延為200ms，這個非同步淘汰cache設定為258ms就是ok的。
在「異常時序」或者「讀從庫」導致髒資料入快取時，可以用二次非同步淘汰的「快取雙淘汰」法來解決快取與資料庫中資料不一致的問題，具體實施至少有三種方案：
（1）timer非同步淘汰（本文沒有細講，本質就是起個執行緒專門非同步二次淘汰快取）
（2）匯流排非同步淘汰
（3）讀binlog非同步淘汰
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