一、重客户端
写入缓存：
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- 应用同时更新数据库和缓存
- 如果数据库更新成功，则开始更新缓存，否则如果数据库更新失败，则整个更新过程失败。
- 判断更新缓存是否成功，如果成功则返回
- 如果缓存没有更新成功，则将数据发到MQ中
- 应用监控MQ通道，收到消息后继续更新Redis。
问题点：如果更新Redis失败，同时在将数据发到MQ之前的时间，应用重启了，这时候MQ就没有需要更新的数据，如果Redis对所有数据没有设置过期时间，同时在读多写少的场景下，只能通过人工介入来更新缓存。
读缓存：
如何来解决这个问题？那么在写入Redis数据的时候，在数据中增加一个时间戳插入到Redis中。在从Redis中读取数据的时候，首先要判断一下当前时间有没有过期，如果没有则从缓存中读取，如果过期了则从数据库中读取最新数据覆盖当前Redis数据并更新时间戳。具体过程如下图所示：
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二、客户端数据库与缓存解耦
上述方案对于应用的研发人员来讲比较重，需要研发人员同时考虑数据库和Redis是否成功来做不同方案，如何让研发人员只关注数据库层面，而不用关心缓存层呢？请看下图：
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- 应用直接写数据到数据库中。
- 数据库更新binlog日志。
- 利用Canal中间件读取binlog日志。
- Canal借助于限流组件按频率将数据发到MQ中。
- 应用监控MQ通道，将MQ的数据更新到Redis缓存中。
可以看到这种方案对研发人员来说比较轻量，不用关心缓存层面，而且这个方案虽然比较重，但是却容易形成统一的解决方案。
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网友评论
如果是我来做更新缓存这块，我可能会采取最简单最笨的做法:与缓存相关的数据有写操作的时候，直接删除缓存对应的key。复杂度会降低，付出代价就是多查询一次。