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目录
前言
一、先更新数据库，还是先更新缓存？
🌴 先更新数据库，再更新缓存
🌴 先更新缓存，再更新数据库
🚀 小结
二、先更新数据库，还是先删除缓存？
🌵 旁路缓存策略
🌵 先删除缓存，再更新数据库
🌵 先更新数据库，再删除缓存
三、数据一致性解决方案
🌴 先更新数据库，再更新缓存
🌴 先删除缓存，再更新数据库
前言
在我们的项目开发中，为了提高数据的访问速度以及降低数据库负载，我们通常会将热点数据存储在缓存当中，像Redis缓存是基于内存的缓存系统，读取数据的速度非常快，通常可以在微秒级别内进行响应数据，但是由于缓存的存在，也同时引入了缓存与数据库的一致性问题，本文将进行解析如何保证其一致性。
本文针对数据不一致性提供四种策略进行解析，一心在这里就不卖关子了，先直接展开：
- 先更新缓存，再更新数据库。
- 先更新数据库，再更新缓存。
- 先删除缓存，再更新数据库。
- 先更新数据库，再删除缓存。
四种策略无非就是先后顺序，一心把他总结为两个问题：
问题一：先更新数据库，还是先更新缓存？
问题二：先更新数据库，还是先删除缓存？
在这里，我们带着这两个问题来进行逐一展开。
一、先更新数据库，还是先更新缓存？
🌴 先更新数据库，再更新缓存
流程：【请求A】先将数据库的数据更新为 1，然后在更新缓存前，【请求 B】 将数据库的数据更新为 2，紧接着也把缓存更新为 2，然后 【请求A】更新缓存为 1。
此时，数据库中的数据是 2，而缓存中的数据却是 1，出现了缓存和数据库中的数据不一致的现象。（此方案在实际中不建议采用）
🌴 先更新缓存，再更新数据库
流程：【请求A】先将缓存的数据更新为 1，然后在更新数据库前，【请求B】来了， 将缓存的数据更新为 2，紧接着把数据库更新为 2，然后 【请求A】将数据库的数据更新为 1。
此时，数据库中的数据是 1，而缓存中的数据却是 2，出现了缓存和数据库中的数据不一致的现象。（此方案在实际中不建议采用）
🚀 小结
无论是【先更新数据库，再更新缓存】，还是【先更新缓存，再更新数据库】，这两个方案都存在并发问题，当两个请求并发更新同一条数据的时候，可能会出现缓存和数据库中的数据不一致的现象。
二、先更新数据库，还是先删除缓存？
🌵 旁路缓存策略
对于不更新缓存，而是删除缓存中的数据。然后读取数据时，发现缓存中没了数据之后，再从数据库中读取数据，更新到缓存中。我们将这种策略称为Cache Aside 策略，中文是叫旁路缓存策略。
旁路缓存策略又可以细分为「读策略」和「写策略」。
写策略的步骤：
- 更新数据库中的数据；
- 删除缓存中的数据。
读策略的步骤：
- 如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据；
- 如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户。
🌵 先删除缓存，再更新数据库
流程：现有一个数据初始值为20，【请求A】此时要将数据更新为21，先执行删除缓存操作，此时，另一个【请求B】要读取这个数据，查询缓存未命中后，会从数据库读取到该数据为20，并写入到缓存中，这时【请求A】继续更改数据库，将数据进行更新为21。
此时，缓存中的数据是20(旧值），而数据库中却是21（新值），缓存和数据库的数据不一致。
所以先删除缓存，再更新数据库，在「读 + 写」并发的时候，还是会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。（此方案在实际中不建议采用）
🌵 先更新数据库，再删除缓存
流程：假如某个数据在缓存中不存在，【请求 A】 读取数据时从数据库中查询到其为 20，在未写入缓存中时另一个【请求 B】 更新数据。它更新数据库中的数据为 21，并且清空缓存。这时【请求 A 】把从数据库中读到的 数据20写入到缓存中。
最终，该数据在缓存中是 20（旧值），在数据库中是 21（新值），缓存和数据库数据不一致。
从理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高。
因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，请求 A 才更新完缓存的情况。
而一旦【请求 A】 早于【请求 B】 删除缓存之前更新了缓存，那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况。
所以，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。
三、数据一致性解决方案
🌴 先更新数据库，再更新缓存
先更新缓存，再更新数据库 也同理。
方案：
- 在更新缓存前先加个分布式锁，保证同一时间只运行一个请求更新缓存，就会不会产生并发问题了，当然引入了锁后，对于写入的性能就会带来影响。
- 在更新完缓存时，给缓存加上较短的过期时间，这样即时出现缓存不一致的情况，缓存的数据也会很快过期，对业务还是能接受的。
🌴 先删除缓存，再更新数据库
方案：
伪代码：
#删除缓存
redis.delKey(X)
#更新数据库
db.update(X)
#睡眠
Thread.sleep(N)
#再删除缓存
redis.delKey(X)「延迟双删」：
加个睡眠时间，主要是为了确保【请求 A】 在睡眠的时候，【请求 B】 能够在这这一段时间完成「从数据库读取数据，再把缺失的缓存写入缓存」的操作，然后【请求 A】 睡眠完，再删除缓存。
所以，【请求 A】 的睡眠时间就需要大于【请求 B】 「从数据库读取数据 + 写入缓存」的时间。但具体睡眠多久，很难评估出来，所以这个方案也只是尽可能保证一致性而已，极端情况下，依然也会出现缓存不一致的现象。
故以上的所有策略中，最建议使用的还是「先更新数据库，再删除缓存」。
