年关将至，又到了准备面试跳槽的季节了。据不完全统计，跳槽是涨薪最快的方式，没有之一。而跳槽成功与否的关键是“面试”，所以认真准备面试 = 快速涨薪。
准备面试，自然就少不了刷面试真题了，而今天这份刚出炉的虾皮 Java 后端面试题就非常典型，它的难度适中，面试结构分为：半小时八股 + 半小时手撕代码，是目前典型的大公司的面试方式，真题如下：
面试问题很多，一篇文章肯定是写不完的，咱们今天就拿里面最经典，最常见的面试题来聊一聊：如何保证缓存和数据库的双写一致性？
1.什么是双写一致性？
在分布式系统中，数据库和缓存会搭配一起使用，以此来保证程序的整体查询性能。
也就说，分布式系统为了缓解数据库查询的压力，会将查出来的数据保存在缓存中，下次再查询时，直接走缓存系统，而不再查询数据库，这样就极大的提高了整体的查询性能。
1.1 为什么缓存比数据库快？
缓存之所以比数据库快的主要原因有以下 3 点：
- 内存访问速度快：缓存通常将数据存储在内存中，而数据库将数据存储在磁盘上。相比于磁盘访问，内存访问速度更快，可以达到纳秒级别的读取速度，远远快于数据库的毫秒级别的读取速度。
- IO 操作次数少：数据库通常需要进行磁盘 IO 操作，包括读取和写入磁盘数据。而缓存将数据存储在内存中，避免了磁盘 IO 的开销。内存访问不需要进行磁盘寻址和机械运动，相对来说速度更快。
- 特殊的数据结构：缓存的数据结构通常为 key-value 形式的，也就是说缓存可以做到任何数据量级下的查询数据复杂度为 O(1)，所以它的查询效率是非常高的；而数据库采用的是传统数据结构设计，可能需要查询二叉树、或全文搜索、或回表查询等操作，所以其查询性能是远低于缓存系统的。
1.2 缓存一致性问题
虽然缓存可以极大的提高查询性能，但同时也带来的新的问题：数据库和缓存一致性的问题。
具体来说，在一个常见的应用场景中，当更新数据库的操作完成后，需要同步更新缓存，以保证缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。然而，由于数据库和缓存是两个不同的组件，它们的数据更新操作是异步的，可能存在以下问题：
- 数据延迟：数据库更新和缓存更新之间存在时间延迟，导致缓存中的数据不是最新的。这可能会引起数据的不一致，当其他请求读取数据时，可能会读取到旧的数据。
- 更新失败：在尝试更新缓存时，可能出现更新失败的情况。例如，缓存节点暂时不可用，网络故障等。如果更新缓存失败而未进行适当的处理，也会导致数据库和缓存之间的数据不一致。
也就说，因为以上原因，可能会导致 A 用户和 B 用户执行了同一个查询操作，但是得到了完全不同的结果，这就是数据库和缓存的一致性问题。
2.如何解决一致性问题？
解决缓存和数据库一致问题的常见解决方案有以下 4 种：
- 先修改数据库，后更新缓存。
- 先更新缓存，后修改数据库。
- 先修改数据库，后删除缓存。
- 先删除缓存，后修改数据库。
然而，前 3 种解决方案，有同一个问题，也就是当第一步操作执行完之后，第二步未执行的情况下，就会导致数据库和缓存的一致性问题，例如第一步执行完之后，系统掉电了，那么一致性问题就会一直存在。
相比之下，第 4 种解决方案（先删除缓存，后修改数据库）相比于前三种解决方案更有优势，起码它保证了双方都未执行成功，那么从数据一致性层面来讲，第 4 种方案起码保证了一定的数据一致性，然而第 4 种执行方案依然存在其他问题，例如以下这几个：
- 业务完整性问题：程序只执行了一半，第一步执行完了但第二步未执行的情况。
- 并发保存旧值的问题：在并发环境下，第四种方案可能会导致缓存保存旧值的情况，例如以下执行情况：
3.最终解决方案
所以，想要最大程度的双写一致性问题的最终解决方案是：消息队列 + 延迟双删策略。
3.1 为什么要使用消息队列？
因为消息队列里面有消息确认机制，它可以保证我们执行完第一步之后，即时掉电重启的情况，依然可以执行后续的流程，因为之前的消息，未进行消息确认，所以程序重启之后，会继续执行后续的流程，这样就保证了业务执行的完整性。
3.2 什么是延迟双删？
延迟双删指的是删除两次缓存（并且最后一次是延迟删除），具体执行流程如下：
- 删除缓存
- 更新数据库
- 延迟一会再删除缓存
最后一次延迟删除缓存的原因是，为了避免上面因为并发问题导致保存旧值的情况发生，所以会延迟一段时间之后再进行删除操作。这样即使有并发问题，也能最大限度的解决保存旧值的情况，因为是延迟之后删除的，所以即使因为并发问题保存了旧值，但延迟一段时间之后旧值就会被删除，那么这样就自然而然的保证了数据库和缓存的最终一致性。
小结
数据库和缓存双写一致性问题是一道经典的面试题，最初解决方案是先更新数据库、再删除缓存，然而如果发生掉电情况，只执行了前一步操作，那么缓存和数据库就出现了不一致性的问题。为了解决这个问题，所以通常会采用延迟双删 + 消息队列来保证业务的完整执行和数据一致性问题。
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