（2.1）什麼情況下快取和資料庫會不一致

在高併發的情況下，如果所有的資料都從資料庫中去讀取，那再強大的資料庫系統都承受不了這個壓力，因此我們會將部分資料放入快取中，比如放入redis中。這是典型的用空間換時間的方式。

但是這個redis相當於是真實資料的一個副本，這就意味著如果資料庫中資料發生變化的時候，就會導致快取資料不一致的問題。

歸根結底，只要有兩份資料存在，資料一致性問題就是不可避免的。

（2.2）解決方法一：資料實時更新

當更新資料庫的時候，同步更新快取。

優點：資料一致性強，不會出現快取雪崩的問題。

缺點：程式碼耦合度高，影響正常業務，增加一次網路開銷。

適用環境：適用於資料一致性要求高的場景，比如銀行業務，證券交易

（2.3）解決方法二：資料準實時更新

當更新資料庫的同時，非同步去更新快取，比如更新資料庫後把一條訊息傳送到mq中去實現。

優點：與業務解耦，不影響正常業務，不會出現快取雪崩。

缺點：有較短的延遲，並且無法保證最終的一致性，需要補償機制。

適用環境：寫操作不頻繁並且實時性要求不嚴格的場景。

（2.4）解決方法三：快取失效機制

基於快取本身的失效機制，具體實現方式為設定快取失效時間，如果有快取就從快取中取資料，如果沒快取就從資料庫中取資料，並且重新設定快取。

優點：實現方式簡單，與業務完美解耦，不影響正常業務。

缺點：有一定延遲，並且存在快取雪崩的情況。

適用環境：適合讀多寫少的網際網路環境，能接受一定的資料延時。

（2.5）解決方法四：定時任務更新

通過定時任務，按照一定時間間隔更新快取。

優點：不影響正常業務，在特殊場景應用廣泛。

缺點：不保證實時一致性，且需要為每個任務寫一個排程程式碼。

適用環境：適用於需要複雜資料統計的快取更新，比如展示高速車流量，五分鐘一次的統計不會影響業務使用。

（三）總結

關於快取一致性問題，需要具體場景具體分析，沒有任何一種方案可以應用於所有場景，上述四種方式也並非全部實現方式。