乐观锁与悲观锁-Redisson-存储和数据库符合性

双写模式：写入数据库后，更新缓存。
问题：当并发时，1、2两个线程写入并完成写入DB在所有写缓存之后，1先进的2后来进来了，2线程写redis比1很快，它将导致临时脏数据(1给2缓存已覆盖）。
解决方案：通过锁定确保并发读写，并在写入时按顺序排列。你读了也没关系。因此，适合使用读写锁。（业务不是核心数据，允许忽略临时脏数据）

失败模式：写入数据库后，在等待下一个查询时删除缓存并缓存数据。
问题：网络或i/o该问题导致第三个请求获取数据库中的数据：db-1此时，第二个请求数据库写入更新。db-1->db-2一旦完成，缓存将立即删除，第三个请求（读取请求）将缓存刷新为第一个请求时的数据。

仍然会有脏数据问题：最终不一致
解决方案：缓存集过期时间，定期更新
解决方案：写入数据时，添加分布式读写锁。

如图：
双写模式（写和写并发问题）

故障模式（写入和读取并发问题）

摘要（三种解决方案粗体）：

如果是用户纬度数据（订单数据、用户数据），这种并发概率很小，不要考虑这个问题， 缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读取活动更新.

如果是菜单、商品介绍等基础数据，也可以去。 使用canal订阅binlog的方式 缓存数据+过期时间 它还足以满足大多数服务的缓存要求。

通过 锁定确保并发读写 写作时按顺序排列。你读了也没关系。因此，适合使用读写锁。（业务不是核心数据，允许忽略临时脏数据）；

补充：
我们可以放入缓存中的数据不应该是实时的，并且极其一致。因此，在缓存数据时，添加过期时间以确保您每天都能获得最新的数据。
我们不应该过度设计，增加系统的复杂性
对于实时性和一致性要求较高的数据，即使数据库速度较慢，也应该检查数据库。

我们的系统一致性解决方案是：
1所有缓存的数据都有一个过期时间，数据过期时的下一个查询将触发活动更新。
2读写数据时，添加分布式读写锁。（一定要少写多读，否则会太影响性能。读相当于没有锁，读就好，少写就好）