比较复杂的数据不一致问题描述
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
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。。。。
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
高并发了以后，问题是很多的
方案 ： 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
高并发的场景下，该解决方案要注意的问题
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。
针对读高并发，读缓存架构的项目，一般写请求相对读来说，是非常非常少的，每秒的QPS能到几百就不错了
一秒，500的写操作，5份，每200ms，就100个写操作
单机器，20个内存队列，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，一般在20ms左右就完成
那么针对每个内存队列中的数据的读请求，也就最多hang一会儿，200ms以内肯定能返回了
写QPS扩大10倍，但是经过刚才的测算，就知道，单机支撑写QPS几百没问题，那么就扩容机器，扩容10倍的机器，
10台机器，每个机器20个队列，200个队列
大部分的情况下，应该是这样的，大量的读请求过来，都是直接走缓存取到数据的
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
按1:99的比例计算读和写的请求，每秒5万的读QPS，可能只有500次更新操作
如果一秒有500的写QPS，那么要测算好，可能写操作影响的数据有500条，这500条数据在缓存中失效后，可能导致多少读请求，发送读请求到库存服务来，要求更新缓存
一般来说，1:1，1:2，1:3，每秒钟有1000个读请求，会hang在库存服务上，每个读请求最多hang多少时间，200ms就会返回
在同一时间最多hang住的可能也就是单机200个读请求，同时hang住
单机hang200个读请求，还是ok的
1:20，每秒更新500条数据，这500秒数据对应的读请求，会有20 * 500 = 1万
1万个读请求全部hang在库存服务上，就死定了
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
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