三级缓存架构和分布式数据一致性问题解决方案

代码地地址：item-service 和 casche-service

1、解决热点数据 redis 与 mysql 数据双写不一致的问题

背景：
执行查询操作：（懒加载方案，用的时候才加载）

1. 客户端服务直接查询 redis 集群，如果集群里面有就直接返回信息到客户端。
2. 如果 redis 集群里面没有，就去商品服务里面查询。
3. 商品服务直接去 mysql 里面查询，如果没有就返回空。
4. 如果有就更新到 redis服务。然后再去 redis 服务上查询返回信息到客户端。

执行更新操作：

1. 客户端服务更新了商品信息，发送请求到商品服务。
2. 商品服务先删除 redis 缓存信息，然后执行 mysql 数据更新操作。

问题：当并发量非常高的时候会出现当一个“更新操作”执行到删除缓存后还没更新DB前的时候，这时有一个“查询操作”进来时发现缓存里面没有信息就去DB里面查询到了信息然后写进缓存，然后“更新操作”把刚写进缓存的数据删了。另一种情况是当“查询操作”查到旧数据准备写进缓存中时，有一个“更新操作”把缓存中数据删了（其实缓存中是空数据），然后“查询操作”把旧数据更新到了缓存里，这时就出现了数据一致性问题。

解决方案：采用堆队列的方案，在堆内存中开若干有界阻塞队列，使商品信息按照某id路由均分到所有队列中，实现读写互斥的先后顺序执行。具体实现代码。

需要注意的问题：

• 堆内存的大小要由业务量来决定
• 需要考虑内存泄漏的问题
• 服务分布式部署时商品id路由的问题，需要考虑 nginx 路由服务的问