在项目开发当中，经常有这样一种场景，对数据库进行添加、修改、删除操作的应用直接连接master库，只对数据库进行查询的应用，会先建立一个中央缓存，例如redis或者memcache，如果缓存没有命中，那么直接访问slave库。下文会介绍一下在刷新中央缓存时，如果发生主从延迟，应该如何处理。也即是，当应用System-A 把数据库写入master库的时候，System-B应用在读取slave库的时候，master库的数据还没同步到slave库，如果这个时候刷新缓存的话，会直接把旧的数据刷到缓存里的。
本地缓存框架缓存数据
我们可以根据数据的update_time 来判断master库的数据是否已经同步到slave库。假设有一个update数据库的操作，通过update_time得知，最新的master库的数据还未同步到slave库，那么我们可以把这条数据的主键存储到本地缓存当中，例如使用LinkedBlockingQueue 这个队列作为本地缓存，将数据主键id存储到队列中，然后启动一个job去扫描这个队列，一旦发现队列中有数据，则进行处理。在处理数据的过程中，如果发现该条数据还是未从master同步过来，那么继续把这条数据的主键放入队列中，等待下一次的处理，一直到master库的数据同步过来为止。如若由于数据库原因或者数据原因或者代码问题等，导致数据一直处于入队列/出队列的死循环当中，那么我们可以为数据设置一个出入队列的次数，例如5次，超过五次的，则该条数据把它丢失掉。
下面列出一些伪代码：
队列实现
扫描本地缓存队列的job
使用spring的定时任务注解：
消息体
备注：
注意要设置队列的最大容量，如果队列中的数据数量超过最大容量，可以根据自己的业务情况，删除队头或者不再加入数据。
这个方案在应用重启的数据，本地缓存会被清理，造成数据丢失。
必须有一个开关，控制是否接收消息。因为一旦生产者发送的并发量太大，会引起其他问题，这个时候，可以通过开关控制不接收消息，以便达到降级的效果。毕竟我们只是刷新缓存而已，大不了不刷。
使用MQ
如果MQ有如下的特性的话，也可以尝试使用：
当数据未从master同步过来时，可以把消息的状态设置为later，让消息发送者每隔一段时间再次发送，例如2s后、5s后1分钟后，这样不断的发送，直到一个小时后，停止发送。这样的话，应用就无需使用本地缓存了，直接利用MQ。同时当应用重启的时候，消息也不会丢失。
