相信大家偶尔都会遇到缓存和数据库不一致的问题。今天就来聊聊这个话题。为什么数据库主从不一致？我们先回顾一下，没有缓存时，数据库主从不一致。如上图所示，发生的场景是写后立即读：（1）主库的写请求（主从还没有同步）；(2)从库发出读请求，读取旧数据；(3)最后，master和slave同步完成；结果是在活动同步完成之前将读取旧数据。可以看出主从不一致的影响时间很短，主从同步完成后才会读取新的数据。什么时候缓存和数据库不一致？再看，引入缓存后，缓存和数据库是不一致的。如上图，出现的场景也是，先写后读：（1+2）先写一个请求，清除缓存，写入数据库；(3+4+5)紧跟着一个读请求，读缓存，缓存未命中，从库中读，写缓存放数据，这样后续读可以缓存命中（主从同步未完成，放旧数据在缓存中）；(6)最后完成主从同步；结果是：旧数据放入Cache，即使主从同步完成，还是会从缓存中读取旧数据。可以看出，加入缓存后，产生的不一致会影响很长时间，最终达不到一致性。为什么会出现这种不一致呢？可见，这里所说的缓存和数据库数据不一致，根本上是数据库主从不一致造成的。主库发生写操作后，在从库的binlog同步时间间隔内，读请求可能会导致旧数据被缓存。如果不能彻底解决主从不一致，引入缓存后，在binlog同步区间内，旧数据不可避免。但是，有没有办法让即使引入缓存，不一致性也不会比“不缓存”更糟呢？这是一个更现实的优化目标。思路转化为：从库同步完成后，如果缓存中有旧数据，要及时淘汰旧数据。缓存和数据库不一致，如何优化？如上图所示，并发读写导致脏数据读入缓存后：(6)主从同步；(7)通过工具订阅从库的binlog，这里可以最准确的知道从库数据同步完成的时间；画外音：这张图的订阅工具是DTS，可以cannal，也可以自己订阅分析binlog。(8)从库执行写操作后，再次向缓存发起删除，将这段时间可能写入缓存的旧数据剔除；这样一来，至少可以保证引入缓存后，主从不一致，这不比不引入缓存更糟。【本文为专栏作者《58神剑》原创稿件，转载请联系原作者】点此阅读更多该作者好文
