为了保证Redis和数据库的数据一致性，肯定是要缓存和数据库双写了。
这时候就需要考虑两个问题：是先操作缓存还是先操作数据库？是删除缓存还是更新缓存？
我的建议是优先考虑删除缓存而不是更新缓存，因为删除缓存更加简单，而且带来的一致性问题也更少一些。
另外，在具体操作过程中，建议考虑延迟双删的策略，即：
●Step 1 , 删除缓存
●Step 2, 更新数据库
●Step 3, 再次删除缓存
也就是说在先删除缓存，再更新数据库，然后过个几秒再删一把缓存，避免因为并发出现脏数据。
一般为了提升稳定性，降低对代码的侵入性，还可以考虑把缓存的删除（更新）做成异步化，通过MQ或者监听数据库binlog的方式来处理。
扩展知识
删除而不是更新
为了保证数据库和缓存里面的数据是一致的，很多人会在做数据更新的时候，会同时更新缓存里面的内容。但是我其实告诉大家，应该优先选择删除缓存而不是更新缓存。
首先，我们暂时抛开数据一致性的问题，单独来看看更新缓存和删除缓存的复杂的问题。
我们放到缓存中的数据，很多时候可能不只是简单的一个字符串类型的值，他还可能是一个大的JSON串，一个map类型等等。
举个例子，我们需要通过缓存进行扣减库存的时候，你可能需要从缓存中查出整个订单模型数据，把他进行反序列化之后，再解析出其中的库存字段，把他修改掉，然后再序列化，最后再更新到缓存中。
可以看到，更新缓存的动作，相比于直接删除缓存，操作过程比较的复杂，而且也容易出错。
还有就是，在数据库和缓存的一致性保证方面，删除缓存相比更新缓存要更简单一点。
在"写写并发"的场景中，如果同时更新缓存和数据库，那么很容易会出现因为并发的问题导致数据不一致的情况。如：
先写数据库，再更新缓存
| W | W |
| 写数据库，更新成20 | |
| 写数据库，更新成10 | |
| 写缓存，更新成10 | |
| 写缓存，更新成20（数据不一致） |
先更新缓存，后写数据库：
| W | W |
| 写缓存，更新成20 | |
| 写缓存，更新成10 | |
| 写数据库，更新成10 | |
| 写数据库，更新成20（数据不一致） |
但是，如果是做缓存的删除的话，在写写并发的情况下，缓存中的数据都是要被清除的，所以就不会出现数据不一致的问题。
但是，删除缓存相比更新缓存还是有一个小的缺点，那就是带来的一次额外的cache miss，也就是说在删除缓存后的下一次查询会无法命中缓存，要查询一下数据库。
这种cache miss在某种程度上可能会导致缓存击穿，也就是刚好缓存被删除之后，同一个Key有大量的请求过来，导致缓存被击穿，大量请求访问到数据库。
但是，通过加锁的方式是可以比较方便的解决缓存击穿的问题的。
总之，删除缓存相比较更新缓存，方案更加简单，而且带来的一致性问题也更少。所以，在删除和更新缓存之间，我还是偏向于建议大家优先选择删除缓存。
先写数据库还是先删缓存
在确定了优先选择删除缓存而不是更新缓存之后，留给我们的数据库+缓存更新的可选方案就剩下："先写数据库后删除缓存"和"先删除缓存后写数据库了"。
那么，这两种方式各自有什么优缺点呢？该如何选择呢？
先写数据库
因为数据库和缓存的操作是两步的，没办法做到保证原子性，所以就有可能第一步成功而第二步失败。
而一般情况下，如果把缓存的删除动作放到第二步，有一个好处，那就是缓存删除失败的概率还是比较低的，除非是网络问题或者缓存服务器宕机的问题，否则大部分情况都是可以成功的。
而且，先写数据库，后删除缓存，如果第二步失败了，会导致数据库中的数据已经更新，但是缓存还是旧数据，导致数据不一致。
先删缓存
那么，如果是先删除缓存后操作数据库的话，会不会方案更完美一点呢？
首先，如果是选择先删除缓存后写数据库的这种方案，那么第二步的失败是可以接受的，因为这样不会有脏数据，也没什么影响，只需要重试就好了。
但是，先删除缓存后写数据库的这种方式，会无形中放大"读写并发"导致的数据不一致的问题。我们知道，当我们使用了缓存之后，一个读的线程在查询数据的过程是这样的：
1、查询缓存，如果缓存中有值，则直接返回
2、查询数据库
3、把数据库的查询结果更新到缓存中
所以，对于一个读线程来说，虽然不会写数据库，但是是会更新缓存的，所以，在一些特殊的并发场景中，就会导致数据不一致的情况。
读写并发的时序如下：
| W | R |
| 读缓存，缓存中没有值 | |
| 读数据库，数据库中得到结果为10 | |
| 写数据库和缓存，更新成20 | |
| 写缓存，更新成10（数据不一致） |
也就是说，假如一个读线程，在读缓存的时候没查到值，他就会去数据库中查询，但是如果自查询到结果之后，更新缓存之前，数据库被更新了，但是这个读线程是完全不知道的，那么就导致最终缓存会被重新用一个"旧值"覆盖掉。
这也就导致了缓存和数据库的不一致的现象。
但是这种现象其实发生的概率比较低，因为一般一个读操作是很快的，数据库+缓存的读操作基本在十几毫秒左右就可以完成了。
而在这期间，刚好另一个线程执行了一个比较耗时的写操作的概率确实比较低。
因为这种"读写并发"问题发生的前提是读线程读缓存没读到值，而先删缓存的动作一旦发生，刚好可以让读线程就从缓存中读不到值。
所以，本来一个小概率会发生的"读写并发"问题，在先删缓存的过程中，问题发生的概率会被放大。
而且这种问题的后果也比较严重，那就是缓存中的值一直是错的，就会导致后续的所有命中缓存的查询结果都是错的！
那么怎么解决呢？
延迟双删
如何选择
前面介绍了几种情况的具体问题和解决方案，那么实际工作中应该如何选择呢？
我觉得主要还是根据实际的业务情况来分析。
比如，如果业务量不大，并发不高的情况，可以选择先更新数据库，后删除缓存的方式，因为这种方案更加简单。
但是，如果是业务量比较大，并发度很高的话，那么建议选择先删除缓存，因为这种方式在引入延迟双删、分布式锁等机制会，会使得整个方案会更加趋近于完美，带来的并发问题更少。当然，也会更复杂。
其实，先操作数据库，后操作缓存，是一种比较典型的设计模式——Cache Aside Pattern。
这种模式的主要方案就是先写数据库，后删缓存，而且缓存的删除是可以在旁路异步执行的。
这种模式的优点就是我们说的，他可以解决"写写并发"导致的数据不一致问题，并且可以大大降低"读写并发"的问题，所以这也是Facebook比较推崇的一种模式。
优化方案
Cache Aside Pattern 这种模式中，我们可以异步的在旁路处理缓存。其实这种方案在大厂中确实有的还蛮多的。
主要的方式就是借助数据库的binlog或者基于异步消息订阅的方式。
事务
APPLIKATION
MYSQL
REDIS
异步清空缓存
LIIIIILIIILIIIIIIII
CANAL
也就是说，在代码的主要逻辑中，先操作数据库就行了，然后数据库操作完，可以发一个异步消息出来。
然后再由一个监听者在接到消息之后，异步的把缓存中的数据删除掉。
或者干脆借助数据库的binlog，订阅到数据库变更之后，异步的清除缓存。
这两种方式都会有一定的延时，通常在毫秒级别，一般用于在可接受秒级延迟的业务场景中。
这个方案为啥可以不做延迟双删，因为我们认为基于Binlog的监听是相对可靠的，监听到binlog之后就不断的重试进行删除。而通过写代码去删除缓存是不一定可靠的，因为这个重试机制并不一定可靠。
当然，如果要更加完美一点，肯定还是：
1、先删缓存
2、再更新数据
3、再监听binlog删除缓存
缓存更新的设计模式
前面介绍过了Cache Aside Pattern这种关于缓存操作的设计模式，那么其实还有几种其他的设计模式，也一起展开介绍一下：
Read/Write Through Pattern
在这两种模式中，应用程序将缓存作为主要的数据源，不需要感知数据库，更新数据库和从数据库的读取的任务都交给缓存来代理。
Read Through模式下，是由缓存配置一个读模块，它知道如何将数据库中的数据写入缓存。在数据被请求的时候，如果未命中，则将数据从数据库载入缓存。
Write Through模式下，缓存配置一个写模块，它知道如何将数据写入数据库。当应用要写入数据时，缓存会先存储数据，并调用写模块将数据写入数据库。
也就是说，这两种模式下，不需要应用自己去操作数据库，缓存自己就把活干完了。
Write Behind Caching Pattern
这种模式就是在更新数据的时候，只更新缓存，而不更新数据库，然后再异步的定时把缓存中的数据持久化到数据库中。
这种模式的优缺点比较明显，那就是读写速度都很快，但是会造成一定的数据丢失。
这种比较适合用在比如统计文章的访问量、点赞等场景中，允许数据少量丢失，但是速度要快。
没有银弹
《人月神话》的作者Fred Brooks在早年有一篇很著名文章《No Silver Bullet》 ，他提到：
在软件开发过程里是没有万能的终杀性武器的，只有各种方法综合运用，才是解决之道。而各种声称如何如何神奇的理论或方法，都不是能杀死“软件危机”这头人狼的银弹。
也就是说，没有哪种技术手段或者方案，是放之四海皆准的。如果有的话，我们这些工程师也就没有存在的必要了。
所以，任何的技术方案，都是一个权衡的过程，要权衡的问题有很多，业务的具体情况，实现的复杂度、实现的成本，团队成员的接受度、可维护性、容易理解的程度等等。
所以，没有一个"完美"的方案，只有"适合"的方案。
但是，如何能选出一个适合的方案，这里面就需要有很多的输入来做支撑了。希望本文的内容可以为你日后的决策提供一点参考！
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