数据库与Redis保持缓存一致性问题

旁路缓存模式

这是平时使用比较多的一个缓存读写模式，比较适合读请求比较多的场景。
写：先更新 DB，然后直接删除 cache 。
读：从 cache 中读取数据，读取到就直接返回，cache中读取不到的话，就从 DB 中读取数据返回，再把数据放到 cache 中。
问题 “在写数据的过程中，可以先删除 cache ，后更新 DB 么？”
答：不行，因为这样可能会造成数据库（DB）和缓存（Cache）数据不一致的问题。请求1先把缓存中的A数据删除，然后请求2就从数据库读取数据，请求1再修改数据库中的A数据。
在写数据的过程中，先更新DB，后删除cache就没有问题了么？”
答：理论上来说还是可能会出现数据不一致性问题。

缺陷1：首次请求数据一定不在 cache 的问题
解决办法：可以将热点数据可以提前放入cache 中。
缺陷2：写操作比较频繁的话导致cache中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率 。
解决办法：
数据库和缓存数据强一致场景 ：更新DB的时候同样更新cache，不过我们需要加一个锁/分布式锁来保证更新cache的时候不存在线程安全问题。
可以短暂地允许数据库和缓存数据不一致的场景 ：更新DB的时候同样更新cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。

读写穿透模式

写：先查 cache，cache 中不存在，直接更新 DB。cache 中存在，则先更新 cache，然后 cache 服务自己更新 DB
读：从 cache 中读取数据，读取到就直接返回 。读取不到的话，先从 DB 加载，写入到 cache 后返回响应。