在互联网行业，使用缓存来提升应用的性能已经是一件非常常见的手段，但是如何保证缓存与数据库的一致性确不是一件容易的事。比如下面的场景都可会导致数据不一致性。
场景1:更新数据库成功，更新缓存失败，数据不一致；
场景2:更新缓存成功，更新数据库失败，数据不一致；
场景3:更新数据库成功，清除缓存失败，数据不一致；
场景4:清除缓存成功，更新数据库失败，数据弱一致；
缓存和数据库是两类不同的存储资源，如果要追求绝对的数据一致性，唯一的办法就是分布式事务。但使用分布式事务又会引入严重的写入性能损耗，在大多数情况下，业务上是无法接受这样的损耗的。所以更多的时候，我们追求的是数据的最终一致性，一种比较折中的实现是这样的：
写操作 | 读操作 |
1. 清除缓存；若失败则返回错误信息（本次写操作失败）。 | 1. 查询缓存，命中则直接返回结果。 |
2. 更新数据库；若失败则返回错误信息（本次写操作失败），此时数据弱一致。 | 2. 查询数据库，将结果直接写入缓存，返回结果。 |
3. 更新缓存，即使失败也返回成功，此时数据弱一致。 |
这种实现简单明了，尤其是读操作，一看即明白。对于写操作，会有朋友问为什么第一步要先清除缓存。大家可以想想，如果去掉第一步，那么写操作就可能发生最开始我们提到的场景1的情况：更新数据库成功，更新缓存失败，数据不一致。如果在写操作的第一步先清除缓存，对于场景1的情况，那结果会是数据库中有值，而缓存中无值，即数据弱一致，并不会造成业务错误。
如果你认为上面的实现已经完美，那你可能会失望了。在并发场景中，它并不安全。我们看一个简单的例子：假如有一个用户，它的账户中有100块钱。现在有两个并发的请求：请求1为写操作，更新用户的余额，从100更新为200；请求2为查询操作，查询用户的余额。由于是并发的，两个请求之间的执行顺序是不确定的，我们来看一下下面的执行顺序：
请求1首先清除用户的缓存。
接着请求2查询缓存，由于缓存中没有数据，请求2继续查询数据库，得到余额为100。
请求1更新数据库，并将结果写入缓存。此时，数据库与缓存中的余额都是200。
请求2将数据库查询结果100写入缓存。
最终，余额在数据库中是200，而在缓存中是100，数据不一致。
造成这样的结果，原因有两个方面：一是写操作中更新数据库与更新缓存是两个操作，而不是一个原子操作；二是读操作中读取数据库和写入缓存两个操作不是原子的。要解决这个问题，需要做一些修改，引入分布式锁：
写操作 | 读操作 |
1.清除缓存；若失败则返回错误信息（本次写操作失败）。 | 1.查询缓存，命中则直接返回结果。 |
2.对key加分布式锁。 | 2.对key加分布式锁。 |
3.更新数据库；若失败则返回错误信息（本次写操作失败）同时释放锁，此时数据弱一致。 | 3.查询数据库，将结果直接写入缓存，返回结果，同时释放锁。 |
4.更新缓存，即使失败也返回成功，同时释放锁，此时数据弱一致。 |
引入分布式锁后的实现，之前的并发引起的问题不复存在，读者可以自行验证。不过我们仔细分析一下读操作的实现，其实它还可以进一步的优化。如果第二步加锁的时候失败了，意味着同一时刻，有别的请求在进行同一个key的写操作或读操作，不论怎样，在别的请求完成之后，缓存中应该已经有（当然也可能没有，写操作和读操作最后更新缓存失败的情况下）我们需要的数据了，这时我们只需要等待一会再重新查询缓存即可，所以更优的读操作的实现：
1.查询缓存，命中则直接返回结果。
2.对key加分布式锁。如果加锁失败，则等待一会再重新跳回第1步开始重新执行。
3.查询数据库，将结果直接写入缓存，返回结果，同时释放锁。
