1、流程图说明
缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
2、疑问
在缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，先操作数据库还是先操作缓存呢？先思考一下，可能会存在哪些问题，再往下看。
3、更新策略
3.1 先更新数据库，再更新缓存
这套方案，大家是普遍反对的。为什么呢？有如下两点原因。
3.1.1 原因一（线程安全角度）
同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现
- 1）线程A更新了数据库
- 2）线程B更新了数据库
- 3）线程B更新了缓存
- 4）线程A更新了缓存
这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。
3.1.2 原因二（业务场景角度）
-
（1）如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
-
（2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。
接下来讨论的就是争议最大的，先删缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再删缓存的问题。
3.2 先删缓存，再更新数据库
该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:
- 1）请求A进行写操作，删除缓存
- 2）请求B查询发现缓存不存在
- 3）请求B去数据库查询得到旧值
- 4）请求B将旧值写入缓存
- 5）请求A将新值写入数据库
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。
那么，如何解决呢？采用延时双删策略
/**
*解决方法的伪代码
*/
public void write(String key,Object data){
//1、先删除缓存
redis.delKey(key);
//2、更新数据库，写入数据
db.updateData(data);
//3、休眠1秒
Thread.sleep(1000);
//4、再次删除缓存
redis.delKey(key);
}
3.2.1 休眠时间如何确定？
那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
当然，这种策略还要考虑 redis 和数据库主从同步的耗时。最后的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时的基础上，加上几百ms即可。比如：休眠1秒。
3.3 先更新数据库，再删缓存
首先，先说一下。老外提出了一个缓存更新套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出
- 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
- 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
- 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。
另外，知名社交网站facebook也在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出，他们用的也是先更新数据库，再删缓存的策略。
/**
*解决方法的伪代码
*/
public void write(String key,Object data){
//1、更新数据库，写入数据
db.updateData(data);
//2、删除缓存
redis.delKey(key);
}
3.3.1 这种情况不存在并发问题么？
不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生
- 1）缓存刚好失效
- 2）请求A查询数据库，得一个旧值
- 3）请求B将新值写入数据库
- 4）请求B删除缓存
- 5）请求A将查到的旧值写入缓存
ok，如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。
3.3.2 发生并发问题的概率是多少?
发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。
3.3.3 如何解决上述并发问题？
首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用策略（2）里给出的异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作
4、最佳解决方案讨论
4.1 方案一
先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
4.2 方案二
Redis里的数据总是不过期，但是有个背景更新任务（“定时执行的代码” 或者 “被队列驱动的代码）读取db，把最新的数据塞给Redis。这种做法将Redis看作是“存储”。访问者不知道背后的实际数据源，只知道Redis是唯一可以取的数据的地方。当实际数据源更新时，背景更新任务来将数据更新到Redis。这时还是会存在Redis和实际数据源不一致的问题。如果是定时任务，最长的不一致时长就是更新任务的执行间隔；如果是用类似于队列的方式来更新，那么不一致时间取决于队列产生和消费的延迟。常用的队列（或等价物）有Redis（怎么还是Redis），Kafka，AMQ，RMQ，binglog，log文件，阿里的canal等。
5、参考资料
https://www.zhihu.com/question/319817091
https://zhuanlan.zhihu.com/p/98909029