✅如何保证本地缓存的一致性？
典型回答
我们知道，本地缓存和分布式缓存相比有很多优点，但是最大的缺点就是存在着一致性的问题。于是就衍生出这个问题：如何保证本地缓存的一致性。
在回答这个问题之前，我先多说几句，这个问题挺好的，可以激发大家的解决问题的想法。但是后面我要说的不管哪个方案，如果真的是用在项目中，那么一定是不合理的。
因为本地缓存就是通过牺牲一致性来提升效率的，如果他能保证一致性，那么也就没分布式缓存什么事儿了。
虽然我们可以用接下来要介绍的手段在一定程度上解决，但是我要强调的是，很多方案你做了之后，本地缓存自身的优势可能也就没了。
所以，如果有一致性要求，那么就不要用本地缓存！！！
想要让本地缓存保持一致性，那么也就意味着，当一台机器上的本地缓存更新或者失效时，别的机器也要感知到，并且能及时处理。
首先， 有一个方案，就是我们给本地缓存记录一个版本，当某台机器的本地缓存更新之后，把他的最新的版本号以及缓存中的数据记录到数据库中，这样，当下次有请求请求到一个未更新过本地缓存的机器时，对比一下版本号，发现版本号旧了，那么就从数据库中更新一下本地缓存。
其次，借助配置中心。当某一个机器上的本地缓存发生变更之后，向配置中心做一次配置变更，然后通过配置中心把变更再推送到每一台机器上，大家监听配置变化做本地缓存的更新。
另外，借助MQ的广播消息，可以实现这个功能，当有实例需要更新本地缓存的时候，发一个MQ的广播消息，然后所有实例监听到这个广播消息后，各自更新自己的本地缓存。
除了数据库、广播消息和配置中心，也可以用redis，但是，这就有点脱裤子放屁了，用了本地缓存，还要去检查redis和数据库。。。
其实，真正的工作中，一般来说，对于本地缓存的使用，一般都是这样的：
首先，肯定是要评估数据的变化频率，对于变化不频繁的数据，才会考虑放到本地缓存中。那种频繁更新的数据，其实并不适合放到本地缓存。比如数据库的库存，你见过哪个公司秒杀是在本地缓存做的？本地缓存这么快，咋不用呢？因为他就不适合啊。
还有就是，要提前评估下业务上能否接收不一致，以及能接受的不一致的时长。如果接受不了不一致，那就绝对不能用本地缓存。
如果能接受，那么就基于业务上能接受的时长设置失效时长，比如业务上可以接受10分钟的延迟，那么我们可以设置个8分钟的超时时间。这样到期之后这个缓存的内容就会自动失效。
在初始化缓存的时候，可以设置参数，如expireAfterAccess、expireAfterWrite、refreshAfterWrite，利用这些参数我们可以配置自动更新及自动失效。
自动失效：
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) // 设置缓存项写入后的过期时间为5秒
.build();
在自动失效后，查询本地缓存就会有一次cache miss，然后下次再查询就会去分布式缓存查询，然后再缓存到本地缓存中即可。这样就能保持最新数据了。
这是让缓存自动失效的方式，还有一种可以让本地缓存自动更新的方式。如Cffeine就支持可以定义一个refresh策略，他会定时的进行数据的刷新。
自动更新：
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) // 设置缓存项写入后的自动刷新时间为5秒
.build(new CacheLoader<String, String>() { //定义一个CacheLoader，实现load方法。
@Override
public ListenableFuture<String> reload(String key, String oldValue) throws Exception {
return remoteCache.get(key);
}
});
以上，会在达到缓存刷新的时间后，Caffeine会自动调用load方法进行数据读取并更新。