Redis---数据库和缓存如何保证一致性？

先更新数据库，再删除缓存

用「读 + 写」请求的并发的场景来分析：
假如某个用户数据在缓存中不存在，请求 A 读取数据时从数据库中查询到年龄为 20，在未写入缓存中时另一个请求 B 更新数据。它更新数据库中的年龄为 21，并且清空缓存。这时请求 A 把从数据库中读到的年龄为 20 的数据写入到缓存中。

从上面的理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高

因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入

给缓存数据加上了「过期时间」，就算在这期间存在缓存数据不一致，有过期时间来兜底，这样也能达到最终一致

出现的问题：在删除缓存（第二个操作）的时候失败了，导致缓存中的数据是旧值，而数据库是最新值，导致出现过一段时间才更新生效的现象

如何保证两个操作都能执行成功？

重试机制

用异步操作缓存。

我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。

如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，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。
如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？

删除一个数据，相比更新一个数据更加轻量级，出问题的概率更小。在实际业务中，缓存的数据可能不是直接来自数据库表，也许来自多张底层数据表的聚合。

比如商品详情信息，在底层可能会关联商品表、价格表、库存表等，如果更新了一个价格字段，那么就要更新整个数据库，还要关联的去查询和汇总各个周边业务系统的数据，这个操作会非常耗时。 从另外一个角度，不是所有的缓存数据都是频繁访问的，更新后的缓存可能会长时间不被访问，所以说，从计算资源和整体性能的考虑，更新的时候删除缓存，等到下次查询命中再填充缓存，是一个更好的方案。