上一節的文章，我們是基於單一業務（請求）來討論的，也就是一個串行的結果。實際上，業務可能不只一個，在主從同步，讀寫分離的數據庫架構下，有可能出現髒數據入緩存的情況，此時串行化方案不再適用了。
爲什麼數據會不一致
單庫情況下，服務層的併發讀寫，緩存與數據庫的操作交叉進行:
雖然只有一個DB，在上述詭異異常時序下，也可能髒數據入緩存：
1）請求A發起一個寫操作，第一步淘汰了cache，然後這個請求因爲各種原因在服務層卡住了（進行大量的業務邏輯計算，例如計算了1秒鐘），如上圖步驟1
2）請求B發起一個讀操作，讀cache，cache miss，如上圖步驟2
3）請求B繼續讀DB，讀出來一個髒數據，然後髒數據入cache，如上圖步驟3
4）請求A卡了很久後終於寫數據庫了，寫入了最新的數據，如上圖步驟4
這種情況雖然少見，但理論上是存在的， 後發起的請求B在先發起的請求A中間完成了。
在數據庫架構做了一主多從，讀寫分離時，更多的髒數據入緩存是下面這種情況：
1）請求A發起一個寫操作，第一步淘汰了cache，如上圖步驟1
2）請求A寫數據庫了，寫入了最新的數據，如上圖步驟2
3）請求B發起一個讀操作，讀cache，cache miss，如上圖步驟3
4）請求B繼續讀DB，讀的是從庫，此時主從同步還沒有完成，讀出來一個髒數據，然後髒數據入cache，如上圖步4
5）最後數據庫的主從同步完成了，如上圖步驟5
這種情況請求A和請求B的時序是完全沒有問題的，是主動同步的時延（假設延時1秒鐘）中間有讀請求讀從庫讀到髒數據導致的不一致。
不一致優化思路
出現不一致的根本原因：
（1）單庫情況下，服務層在進行1s的邏輯計算過程中，可能讀到舊數據入緩存
（2）主從庫+讀寫分離情況下，在1s鍾主從同步延時過程中，可能讀到舊數據入緩存
既然舊數據就是在那1s的間隙中入緩存的，是不是可以在寫請求完成後，再休眠1s，再次淘汰緩存，就能將這1s內寫入的髒數據再次淘汰掉呢？
答案是可以的。
寫請求的步驟由2步升級爲3步：
（1）先淘汰緩存
（2）再寫數據庫（這兩步和原來一樣）
（3）休眠1秒，再次淘汰緩存
這樣的話，1秒內有髒數據如緩存，也會被再次淘汰掉，但帶來的問題是：
所有的寫請求都阻塞了1秒，大大降低了寫請求的吞吐量，增長了處理時間，業務上是接受不了的。
這裏的1秒是爲了方便理解，實際上需要根據業務的數據量與併發量，觀察主從同步的時延來設定這個值。例如主從同步的時延爲200ms，這個異步淘汰cache設置爲258ms就是OK的。
再次分析，其實第二次淘汰緩存是“爲了保證緩存一致”而做的操作，而不是“業務要求”，所以其實無需等待，用一個異步的timer，或者利用消息總線異步的來做這個事情即可：
寫請求由2步升級爲2.5步：
（1）先淘汰緩存
（2）再寫數據庫（這兩步和原來一樣）
（2.5）不再休眠1s，而是往消息總線esb發送一個消息，發送完成之後馬上就能返回
這樣的話，寫請求的處理時間幾乎沒有增加，這個方法淘汰了緩存兩次，因此被稱爲“緩存雙淘汰”法。這個方法付出的代價是，緩存會增加1次cache miss（代價幾乎可以忽略）。
而在下游，有一個異步淘汰緩存的消費者，在接收到消息之後，asy-expire在1s之後淘汰緩存。這樣，即使1s內有髒數據入緩存，也有機會再次被淘汰掉。
上述方案有一個缺點，需要業務線的寫操作增加一個步驟，有沒有方案對業務線的代碼沒有任何入侵呢？
通過分析線下的binlog來異步淘汰緩存：
業務線的代碼就不需要動了，新增一個線下的讀binlog的異步淘汰模塊，讀取到binlog中的數據，異步的淘汰緩存。