就問題一的部分
從文章中的描述看起來是需要 strong data consistency
面對這種狀況有種可行的做法是採用 distributed lock
(可參考 https://redis.io/topics/distlock)
但負面效益是會降低 throughput
流程大概是
1. user1 搶 write lock
(放把 key 在 cache 內做 distributed write lock，表明該值正在異動)
2. user1 清除 cache & 更新 db
3. user2 發現 write lock 存在，用 watch 或 polling 方式
等待該 lock 消失 (設定 timeout)，若消失就 r/w cache & db
4. user1 步驟 2
成功: db, cache 更新後，撤銷 write lock
失敗: 撤銷 write lock 或 retry
由於無法假定步驟 4 一定會成功，因此要看錯誤狀況來決定處理方式
目前想到兩種可能作法
1. 撤銷 write lock，讓 user2 拿到舊資料。user1 返回錯誤看 application
怎麼處理。這種狀況以搶票例子來說，就是 user2 買到票而 user1 哭哭
2. 持續 retry 但設定 timeout，至少其他使用者不必持續等待
3. 若非 db 或 schema 異常，retry 直到成功為止。
但通常這種做法蠻糟糕的，會讓多數使用者一直等待導致不耐
這邊要看 business 選哪種做法對公司影響較小，沒有絕對優劣
但通常在微服務架構(分散式系統)通常會採用 2
以上是個人經驗，相信版上有其他更資深的大大有更好的觀點可以討論
※ 引述《sean72 (.)》之銘言：
: 問題一
: 如果使用memcache
: 寫db的時候
: 1. 先invalidate cache 再寫db
: 2. 先寫db 再invaludate cache
: 3. update cache 然後 update db
: 4. update db 然後 update cache
: 我以為這個動作有標準做法，但是問了在亞馬和snapchat的朋友
: 也看了幾個tech talk 竟然答案不同，請問大家怎麼分析?
: 我上了一個網路課程的課，他說2是最佳解
: case3 & 4 如果某一個update fail都會造成cache裡面髒數據的情況
: case1:
: user1 invalidate cache, while updating db(未完成)
: user2 此時讀資料，cache miss，去讀資料庫，得到舊數據，
: 並用舊數據update cache
: user1 完成db更新
: 此時cache存著舊數據，db新數據，cache髒數據
: case2:
: user1 update db (未完成)
: user2 此時讀資料，在cache讀了舊資料，離開
: user1 finish db and update cache
: 以後的user都可以讀到最新數據，只有user2讀了舊數據，但僅只一次，無傷大雅
: 問題二
: 還有一個問題，關於db consistency
: 如果用relational db, such as MySQL , Master Slave
: write to master,
: read from slave
: 寫到master之後(假設user update一個url link)，並且invalid cache
: 這時候replication還沒完成，假設有5秒的延遲
: 這個時候如果來了一個read，cache miss
: 按照邏輯，這時候應該slave read , 但這時候slave data是舊的
: 那我的client要怎麼處理?
: reddit founder 他說當初他們碰到這情況
: 很多slave裡面的link都是404 very bad user experience
: 所以他寫db的時候，同時寫到cache
: https://youtu.be/cDL7ny_hvio?t=50s
: 但如果同時寫DB & cache 如果其中一個操作失敗了，那就造成髒數據了，不是嗎?
: 又如果
: 我採用問題一的方式 先寫db 然後invalidate cache,
: write to master db , 5 sec replication time
: 這時候一個read進來, cache miss, read from slave取得舊數據
: 順便update cache
: 五秒後slave完成replica，但這時候也造成了數據不一致。
: replication latency的問題該怎麼解決呢?
: 感謝