关键词：
详细介绍了Redis实现缓存一致性的三种方式，以及他们的优缺点。
首先要明白，缓存和数据库数据之间没有绝对的一致性，如果要绝对一致，那就不能使用缓存，我们只能保证数据的最终一致性，以及尽量保证缓存不一致的时间最短。
另外，为了避免极端条件下造成的缓存与数据库之间的数据不一致，缓存需要设置一个失效时间。时间到了，缓存自动被清理，这样才能达到缓存和数据库数据的“最终一致性”。
如果不是很高的并发的情况下，无论选择先删缓存还是后删缓存的方式，都几乎很少能产生问题。
1 先更新数据库，然后再删除缓存
如果先更新了数据库成功，删除缓存的时候失败，那么数据库中是新数据，缓存中是老数据，此时就会出现数据不一致的情况。
如果在高并发的场景下，还有一种更加极端的数据库与缓存数据不一致的情况：
- 缓存刚好失效；
- 请求A查询数据库，得一个旧值；
- 请求B将新值写入数据库；
- 请求B删除缓存；
- 请求A将查到的旧值写入缓存；
上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据，除非下一次更新数据库数据。
2 先删除缓存，然后再更新数据库
先删除缓存，后更新数据库，即使后面更新数据库失败了，缓存是空的，读的时候会从数据库中重新读取，虽然都是旧数据，但数据是一致的。
如果在高并发的场景下，还有一种更加极端的数据库与缓存数据不一致的情况:
- 请求A进行写操作，删除缓存；
- 请求B查询发现缓不存在；
- 请求B查询数据库，得一个旧值；
- 请求B将查到的旧值写入缓存；
- 请求A将新值写入数据库；
3 采用延时双删策略
上面的两种方法，不管是先写库，再删除缓存；还是先删缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。相对来说，第二种更保险，因此，如果只用这两种简单的方法，建议使用第二种。
更好较好的办法是采用一种“延时双删”的策略！在写库前后都进行一次redis.del(key)操作，另外为了避免更新数据库的时候，其他线程从缓存中读取不到数据然后读取旧数据写入缓存，就在更新完数据库之后，再sleep一段时间，然后再次删除缓存。
这个sleep时间要考虑大于另一个请求读取数据库旧数据+写缓存的时间，以及如果有redis主从同步、数据库分库分表，还要考虑数据同步的耗时，在Sleep之后再次尝试删除缓存（无论新的还是旧的）。这样，虽然不能保证一定不会出现缓存一致性的问题，但是能够保证仅在sleep时间内缓存不一致，降低了缓存不一致的时间。
当然这种策略由于需要休眠一定时间，这样毫无疑问又增加了写请求的耗时，导致服务器请求的吞吐量降低，这也是一个问题。为此，可以将第二次删除作为异步的删除。这样，业务线程的请求就不用sleep一段时间之后再返回，这么做，可以加大吞吐量。
万一删除缓存失败怎么办呢？此时又需要重试机制，那么此时可以利用消息队列，将需要删除的key发送到消息队列中，异步的消费消息，获得需要删除的key的值对比数据库的值！不一致则删除，还是删除失败则从新消费直到成功，或者当失败一定次数的时候一般就是Redis服务器出现问题了！
实际上引入消息中间件之后，问题变得更复杂了，我们需要保证消息中间件不出现各种问题，比如生产者发送消息成功或者失败。因此，我们可以借助监听数据库binlog日志的消息队列来做删除缓存的操作，好处是不需要自己往消息队列放消息了，通过一个中间件监听数据库的binlog日志，然后自动向队列中放消息，我们不再需要编程生产者代码，只需要编写消费者的代码。这种监听数据库binlog+消息队列的方式也是目前比较流行的一种方式。
4 为什么是删除缓存
为什么上面的方法都是删除缓存而不是更新缓存呢？
假如先更新数据库，然后更新缓存，那么可能出现如下情况：如果数据库1小时内更新了1000次，那么缓存也要更新1000次，但是这个缓存可能在1小时内只被读取了1次。如果是删除的话，就算数据库更新了1000次，那么也只是做了1次有效的缓存删除，后续的删除操作会立即返回，只有当缓存真正被读取的时候才去数据库加载缓存。这样减轻了Redis的负担。
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