一：业务场景---库存系统
库存可能会修改，每次修改都要去更新这个缓存（redis）数据; 每次库存的数据在缓存中一旦过期，或者是被清理掉了，前端的nginx服务都会发送请求给库存服务，去获取相应的数据
实际上的处理流程没有这么的简单，这里，其实就涉及到了一个问题，数据库与缓存双写，数据不一致的问题
我们的缓存模式采用cache aside pattern，所以对于修改库存，我们采用先删除缓存中的库存数据+再修改DB中的库存数据，对于读取库存，我们采用先读缓存中的库存数据，如果缓存中没有，读DB的中的库存数据。
二：数据库与缓存双写不一致问题分析
A请求删除缓存成功，开始修改数据库，这时候B请求读取缓存，发现缓存中没有数据，于是读取DB，这是A请求还没有修改完DB，这时候B请求开始回写缓存，这就造成缓存中的数据是旧数据，DB中的数据是修改后的数据。
三：为什么高并发场景下，缓存会出现这个问题
是因为在对一个数据进行并发的读写的时候，才可能会出现这种问题，其实如果说你的并发量很低的话，特别是读并发很低，每天访问量就1万次，那么很少的情况下，会出现刚才描述的那种不一致的场景
四：数据库与缓存双写不一致问题的解决方案
对数据库与缓存更新与读取操作进行异步串行化，更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中
读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中，一个队列对应一个工作线程
每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行，这样的话，一个数据变更的操作，先执行删除缓存，然后再去更新数据库，但是还没完成更新
此时如果一个读请求过来，读到了空的缓存，那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成
这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的，因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可
待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中
如果请求还在等待时间范围内，不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回; 如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值
五：高并发的场景下，该解决方案要注意的问题
（1）读请求长时阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时时间范围内返回
该解决方案，最大的风险点在于，可能数据更新很频繁，导致队列中积压了大量更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库
务必通过一些模拟真实的测试，看看更新数据的频繁是怎样的
另外一点，因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此需要根据自己的业务情况进行测试，可能需要部署多个服务，每个服务分摊一些数据的更新操作
如果一个内存队列里居然会挤压100个商品的库存修改操作，每个库存修改操作要耗费10ms完成，那么最后一个商品的读请求，可能等待10 * 100 = 1000ms = 1s后，才能得到数据
这个时候就导致读请求的长时阻塞
少量情况下，可能遇到读跟数据更新冲突的情况，如上所述，那么此时更新操作如果先入队列，之后可能会瞬间来了对这个数据大量的读请求，但是因为做了去重的优化，所以也就一个更新缓存的操作跟在它后面
等数据更新完了，读请求触发的缓存更新操作也完成，然后临时等待的读请求全部可以读到缓存中的数据
（2）读请求并发量过高
这里还必须做好压力测试，确保恰巧碰上上述情况的时候，还有一个风险，就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时hang在服务上，看服务能不能抗的住，需要多少机器才能抗住最大的极限情况的峰值
但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新，缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了，然后那些数据对应的读请求过来，并发量应该也不会特别大
（3）多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
（4）热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
万一某个商品的读写请求特别高，全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能造成某台机器的压力过大
就是说，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大
但是的确可能某些机器的负载会高一些
