2024年，电商真正跨入了新时代。
在这个新时代，工具、方法、体系……都在升级，堪称一日千里。
商家如何更好地顺应时代的变化？2024年，我给大家的建议总结为两句话。
第一句是借平台的红利；
第二句是建立自己的体系。
如何利用电商API数据采集接口，完成自己的主流电商数据采集？
前言
如果项目业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，这时架构模型是这样的：
但随着业务量的增长，项目业务请求量越来越大，这时如果每次都从数据库中读数据，那肯定会有性能问题。这个阶段通常的做法是，引入环城缓存来提高读性能，架构模型就变成了这样：
一、谈谈一致性
首先，我们先来看看有哪几种一致性的情况呢？
- 强一致性：如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。读请求和写请求会串行化，串到一个内存队列里去，这样会大大增加系统的处理效率，吞吐量也会大大降低。
- 弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态。
- 最终一致性：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型。一般情况下，高可用只确保最终一致性，不确保强一致性。
二、 情景分析
针对读场景
请求查询数据，如果命中缓存，那么直接取缓存数据返回即可。如果请求中不存在，数据库中存在，那么直接取数据库数据返回，然后将数据同步到Redis中。不会存在数据不一致的情况。
针对写场景
如果该数据在缓存中不存在，那么直接修改数据库中的数据即可，不会存在数据不一致的情况。
- 当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
- 在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况。
三、同步策略
想要保证缓存与数据库的双写一致，一共有4种方式，即4种同步策略：
先更新数据库，后删除缓存
public void deleteRedisData(UserInfo userInfo){
// 删除Redis中的缓存数据
jedis.del(userInfo);
// 更新MySQL数据库数据
userInfoDao.update(userInfo);
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch(Exception exp){
exp.printStackTrace();
}
// 删除Redis中的缓存数据
jedis.del(userInfo);
}五、结语
对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等)，这种几乎不用考虑这个问题，很少会发生缓存不一致，可以给缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可。就算并发很高，如果业务上能容忍短时间的缓存数据不一致(如商品名称，商品分类菜单等)，缓存加上过期时间依然可以解决大部分业务对于缓存的要求。
把今天最好的表现当作明天最新的起点......
