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分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

Cache Aside Pattern

最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。

读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。

更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。

比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。

另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？

举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1次，有大量的冷数据。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低，用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。

最初级的缓存不一致问题及解决方案

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。

 

同样的，使用区块链的人们则用行动表达自己对这项技术的信任——即使是纯投机者也是如此。至少他们相信比特币能让自己迅速致富。人们会根据声誉选择钱包与交易所，我们甚至会根据算法的声誉评估并选择信任特定区块链项目。

但笔者个人之所以对这一切抱悲观态度，是因为只要随便看看使用区块链的各类供应链安全系统，就会意识到，区块链并不属于其中的必要功能。这类项目的成功，只是开发出一套每个人都能随时访问的数据输入软件平台。另外，即使是真正实现了全面分布的区块链，人们也有可能选择怀疑。比如有些企业不信任IBM或者马士基，连带也不信任他们的区块链平台。

不合逻辑？可能是吧，但信任就是一种微妙的东西，无法简单通过算法与协议来代替。其中有着更深层次的社交思考。

当然，区块链将以某种方式消除信任需求的观点仍然普遍存在。最近，笔者收到一家公司发来的电子邮件，提到他们使用区块链实现了安全消息传递。“我们使用区块链消除了对信任的需求。”好吧，这说明他们既不了解区块链的功能、也不清楚信任体系的基本结构。

那么，我们需要公链吗？几乎是不怎么需要。区块链无法解决那些大家认为它能够解决的安全问题，而它能解决的安全问题、又不是困扰着大家的实际问题……对区块链过度信任本身，反而有可能构成安全风险。另外，区块链效率低下、难以扩展。笔者研究过许多区块链应用程序，发现它们都可以在不使用区块链的前提下，实现相同的安全性——只是这样一来，就没有宣传噱头了。

老实讲，加密货币也没什么用处。投机者们只是想靠这个快速致富，也有少部分不喜欢使用政府法定货币，其中包括想要在黑市上用加密货币交易违禁品的罪犯。

要回答是否需要区块链这个问题，大家不妨先问问自己：区块链是否以有意义的方式改变了信任体系，抑或只是把信任体系换了层皮？它会加强现有的信任关系，还是试图将其颠覆？如果新系统出现信任滥用，那么引发的后果是比传统系统更轻微、还是更严重？最后，如果压根不使用区块链，你的系统会怎么样？

通过这一系列问题，很多朋友可能会像笔者一样发现公链解决方案背后的谎言。这是件好事，相信我，这是件好事。 

（编辑：长春站长网）

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