关键词：
缓存和数据库的数据不一致是如何发生的？
一致性包含了两种情况：
- 缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；
- 缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。
发生的原因也可以分成两类：
- 在更新数据库或更新缓存的过程中，其中一个失败的情况
- 高并发状态下，更新数据库或更新缓存这两个操作之间，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读到旧值
1、更新数据库或Redis有一个失败
当缓存的读写模式不同时，缓存数据不一致的发生情况不一样，我们的应对方法也会有所不同，所以，我们先按照缓存读写模式，来分别了解下不同模式下的缓存不一致情况。
根据是否接收写请求，我们可以把缓存分成读写缓存和只读缓存。
对于读写缓存
对于读写缓存来说，如果要对数据进行增删改，就需要在缓存中进行，同时还要根据采取的写回策略，决定是否同步写回到数据库中。
- 同步直写：写缓存时，也同步写数据库，缓存和数据库中的数据一致
- 异步写回：写缓存时不同步写数据库，等到数据从缓存中淘汰时，再写回数据库。使用这种策略时，如果数据还没有写回数据库，缓存就发生了故障，那么，此时，数据库就没有最新的数据了。
对于读写缓存来说，要想保证缓存和数据库中的数据一致，就要采用同步直写策略。
不过需要注意，采用这种策略，就需要同时更新缓存和数据库，所以要在业务中使用事务机制来保证原子性。
当然如果对一致性要求不是很高，可以使用异步写回策略。
对于只读缓存
- 如果有数据新增，会直接写入数据库，不会写入缓存；
- 如果有数据删改，需要将删改数据库与删改Redis变为原子操作，否则会造成数据库与Redis数据不一致。
如果先删Redis，而删mysql失败，则读缓存时会触发缓存缺失，从而去读取mysql中的旧值；如果先删mysql，而在删除Redis时失败，则会直接读取到Redis中的旧值。
如何解决数据不一致问题？
重试机制
可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中。当应用没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。
如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作，此时，我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了。否则的话，我们还需要再次进行重试。如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。
2、多线程状态下其他线程读取到旧值
假设：
先删除缓存，再更新数据库。
如果线程A先删除缓存，再更新数据库，而线程B在A删除缓存后读取该数据，则会发生缓存缺失，之后去mysql读取到旧数据（会增加mysql的压力）。之后会到Redis中写入刚刚读取到的旧数据，导致其他线程可能读取到该旧数据。
解决方案
在线程 A 更新完数据库值以后，我们可以让它先 sleep 一小段时间，再进行一次缓存删除操作。
之所以要加上 sleep 的这段时间，就是为了让线程 B 能够先从数据库读取数据，再把缺失的数据写入缓存，然后，线程 A 再进行删除。所以，线程 A sleep 的时间，就需要大于线程 B 读取数据再写入缓存的时间。这个时间怎么确定呢？建议你在业务程序运行的时候，统计下线程读数据和写缓存的操作时间，以此为基础来进行估算。我们称为“延迟双删”。
先更新数据库值，再删除缓存值。
如果发生这种情况，则影响的线程较少，因为线程A肯定会很快删除旧值。因为不会发生缓存缺失，也不会增加mysql的压力
小结
- 删除缓存值或更新数据库失败而导致数据不一致，你可以使用重试机制确保删除或更新操作成功。
- 在删除缓存值、更新数据库的这两步操作中，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读取到旧值，应对方案是延迟双删。
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