问题：先修改数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧
数据，数据就出现了不一致。
解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空
的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。
比较复杂的数据不一致问题分析：
数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓
存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序
完成了数据库的修改。完了，数据库和缓存中的数据不一样了...
为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题？
只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，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。但是问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的
请求，就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况。
解决方案如下：
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。
高并发的场景下，该解决方案要注意的问题：
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，最大的风险点在于说，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，看看更新数据的频率是怎样的。
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，每隔库存修改操作要耗费 10ms 去完成，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。
一定要做根据实际业务系统的运行情况，去进行一些压力测试，和模拟线上环境，去看看最繁忙的
时候，内存队列可能会挤压多少更新操作，可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会 hang
多少时间，如果读请求在 200ms 返回，如果你计算过后，哪怕是最繁忙的时候，积压 10 个更新
操作，最多等待 200ms，那还可以的。
如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多，那么你就要加机器，让每个机器上部署的服务实
例处理更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。
其实根据之前的项目经验，一般来说，数据的写频率是很低的，因此实际上正常来说，在队列中积
压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目，一般来说写请求是非常少
的，每秒的 QPS 能到几百就不错了。
我们来实际粗略测算一下。
如果一秒有 500 的写操作，如果分成 5 个时间片，每 200ms 就 100 个写操作，放到 20 个内存队
列中，每个内存队列，可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后，一般是在 20ms 左右就
完成，那么针对每个内存队列的数据的读请求，也就最多 hang 一会儿，200ms 以内肯定能返回
了。
经过刚才简单的测算，我们知道，单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的，如果写 QPS 扩大了 10
倍，那么就扩容机器，扩容 10 倍的机器，每个机器 20 个队列。
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，看服务能不能扛的住，需要多少机器才能扛住最大的极限情
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。
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。
比如说，对同一个商品的读写请求，全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请
求参数的 hash 路由，也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等。
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，可能会造成某台机
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，
所以其实要根据业务系统去看，如果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。