首先，分為兩種場景：

一. 針對讀場景：

（1） A請求查詢數(shù)據(jù)，如果命中緩存，那么直接取緩存數(shù)據(jù)返回即可。如果請求中不存在，數(shù)據(jù)庫中存在，那么直接取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)返回，然后將數(shù)據(jù)同步到Redis中。不會存在數(shù)據(jù)不一致的情況。
（2） 在高并發(fā)的情況下，A請求和B請求一起訪問某條數(shù)據(jù)，如果緩存中數(shù)據(jù)存在，直接返回即可，如果不存在，直接取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)返回即可。無論A請求B請求誰先誰后，本質(zhì)上沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，數(shù)據(jù)本身沒變，只是從緩存中取還是從數(shù)據(jù)庫中取的問題，因此不會存在數(shù)據(jù)不一致的情況。

因此，單獨(dú)的讀場景是不會造成Redis與數(shù)據(jù)庫緩存不一致的情況，因此我們不用關(guān)心這種情況。

二. 針對寫場景：

（1） 如果該數(shù)據(jù)在緩存中不存在，那么直接修改數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)即可，不會存在數(shù)據(jù)不一致的情況。

（2） 如果該數(shù)據(jù)在緩存中和數(shù)據(jù)庫中都存在，那么就需要既修改緩存中的數(shù)據(jù)又修改數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，而且在高并發(fā)的場景下，還存在修后關(guān)系，這就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問題。

針對(2)的情況有兩個疑問：

（1）是刪除緩存數(shù)據(jù)，等待下次查詢該數(shù)據(jù)時，緩存中沒有直接去數(shù)據(jù)庫中查詢，同時添加到緩存中，還是更新緩存呢？

（2）更新緩存中的數(shù)據(jù)，是先更新緩存還是先更新數(shù)據(jù)庫呢？

關(guān)于疑問(1)有兩個方案

方案1：刪除緩存

優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡單，不需要再更新數(shù)據(jù)庫操作時在進(jìn)行更新數(shù)據(jù)邏輯，直接刪除對應(yīng)緩存的key即可。
缺點(diǎn)：由于緩存被刪除，下次查詢無法命中緩存，需要在查詢后將數(shù)據(jù)寫入緩存，增加查詢邏輯。同時在高并發(fā)的情況下，同一時間大量請求訪問該條數(shù)據(jù)，第一條查詢請求還未完成寫入緩存操作時，這種情況，大量查詢請求都會打到數(shù)據(jù)庫，加大數(shù)據(jù)庫壓力。

方案2：更新緩存

優(yōu)點(diǎn)：緩存命中率高，只要緩存進(jìn)行了更新，后續(xù)的讀請求就不會出現(xiàn)緩存未命中的情況。
缺點(diǎn)：在某些業(yè)務(wù)場景下，更新數(shù)據(jù)的成本較大，并不是單純將數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)查詢出來丟到緩存中即可，而是需要連接很多張表組裝對應(yīng)數(shù)據(jù)存入緩存中，并且可能存在更新后，該數(shù)據(jù)并不會被使用到的情況。

綜合分析

在一般的業(yè)務(wù)中一般都采用緩存淘汰這種方案，而非緩存更新。因為：

• 大多數(shù)情況下，redis緩存中的數(shù)據(jù)并不是完全復(fù)制數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，而是將db中多張表的數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新計算，篩選后更新到redis。如果在db某一張表的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化的情況下，需要同步重新計算redis中值的話，更新成本過高。
• 緩存更新后的新值，無法保證一定會有讀請求命中，如果一直沒有請求命中該部分冷數(shù)據(jù)，其實(shí)是產(chǎn)生了一定的資源浪費(fèi)（計算成本+存儲成本）。
• 相較于刪除緩存方案來說，僅有一次讀請求cache miss的結(jié)果來說，淘汰緩存策略的缺點(diǎn)完全可以容忍。

 比如，A表中的字段，1分鐘更改了100次，如果采用更新緩存策略，則需要計算100次，哪怕1分鐘內(nèi)只有1次讀請求；如果采用淘汰緩存策略，如果1分鐘內(nèi)只有1次請求，則只需要計算1次即可，開銷大幅度降低。

關(guān)于疑問(2)有兩個方案

方案1：先更新緩存，后更新數(shù)據(jù)庫

正常情況

（1）A請求進(jìn)行寫操作，先淘汰緩存，再更新數(shù)據(jù)庫
（2）B請求進(jìn)行讀操作，由于A請求已將緩存淘汰，B請求沒有在redis中發(fā)現(xiàn)所需數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并更新緩存到redis中

異常情況1

（1）A請求進(jìn)行寫操作，先淘汰緩存
（2）B請求進(jìn)行讀操作，由于A請求已將緩存淘汰，B請求沒有在redis中發(fā)現(xiàn)所需數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并更新緩存到redis中。注意，此時redis中被更新的依然是老數(shù)據(jù)，A請求的數(shù)據(jù)庫更新操作尚未完成
（3）A請求進(jìn)行數(shù)據(jù)庫更新操作。此時，數(shù)據(jù)庫中是新數(shù)據(jù)，redis緩存中是老數(shù)據(jù)，產(chǎn)生了數(shù)據(jù)不一致的問題。且該不一致會一直持續(xù)到緩存自然失效或者下次的更新操作

對于該種異常情況，提供兩種解決思路：

1.異步更新緩存

（1）A請求進(jìn)行寫操作，先淘汰緩存
（2）B請求進(jìn)行讀操作，由于A請求已將緩存淘汰，B請求沒有在redis中發(fā)現(xiàn)所需數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)。注意，此時不向redis寫入新的緩存策略
（3）A請求通過訂閱數(shù)據(jù)庫binlog，對redis緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行異步更新

該方案雖然解決了數(shù)據(jù)不一致的問題，但是在數(shù)據(jù)庫更新操作完成前，所有的讀請求都會直接打到數(shù)據(jù)庫上，具有比較大的風(fēng)險。

2.延時雙刪

（1）A請求進(jìn)行寫操作，先淘汰緩存
（2）B請求進(jìn)行讀操作，由于A請求已將緩存淘汰，B請求沒有在redis中發(fā)現(xiàn)所需數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并更新緩存到redis中。注意，此時redis中被更新的依然是老數(shù)據(jù)，A請求的數(shù)據(jù)庫更新操作尚未完成。假設(shè)該步驟耗時N秒
（3）A請求進(jìn)行數(shù)據(jù)庫更新操作。
（4）由于此時redis中寫入了老數(shù)據(jù)，因此A請求在休眠M(jìn)秒后（M略大于N），再次對redis進(jìn)行淘汰緩存操作

該方案雖然解決了數(shù)據(jù)不一致的問題，但是由于請求A在更新完數(shù)據(jù)庫之后，需要休眠M(jìn)秒再次淘汰緩存，一定程度上影響了數(shù)據(jù)更新操作的吞吐量。可以嘗試將等待M秒更新redis的操作放到另一個單獨(dú)的線程（比如消息隊列 + 重試機(jī)制）?？梢杂行Ь徑馔掏铝拷档偷膯栴}。

異常情況2

（1）A請求進(jìn)行讀操作，此時redis緩存中沒有數(shù)據(jù)，因此直接從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)
（2）B請求進(jìn)行寫操作，先淘汰緩存，再更新數(shù)據(jù)庫
（3）A請求進(jìn)行將從數(shù)據(jù)庫中讀到的老數(shù)據(jù)，更新到redis。此時產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致問題。

該種異常情況發(fā)生概率極低，一般讀操作比寫操作要快。如有擔(dān)心，可以采用上述的延時刪除策略

方案2: 先更新數(shù)據(jù)庫，后更新緩存

正常情況

（1）A請求進(jìn)行寫操作，先更新數(shù)據(jù)庫，再淘汰緩存
（2）B請求進(jìn)行讀操作，由于A請求已將緩存淘汰，B請求沒有在redis中發(fā)現(xiàn)所需數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并更新緩存到redis中

異常情況1

（1）A請求進(jìn)行寫操作，先更新數(shù)據(jù)庫
（2）B請求進(jìn)行讀操作，由于A請求尚未淘汰緩存，B請求在redis中發(fā)現(xiàn)所需數(shù)據(jù)，因此直接返回老數(shù)據(jù)，產(chǎn)生了數(shù)據(jù)不一致的問題
（3）A請求淘汰緩存。
（4）C請求進(jìn)行讀操作，發(fā)現(xiàn)redis中沒有數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中讀取新數(shù)據(jù)，并更新至緩存。數(shù)據(jù)不一致的問題解決。

該場景下，數(shù)據(jù)最終一致，只是在高并發(fā)下產(chǎn)生了一小段時間的數(shù)據(jù)不一致。

異常情況2

（1）A請求進(jìn)行讀操作，此時redis緩存中沒有數(shù)據(jù)，因此直接從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)
（2）B請求進(jìn)行寫操作，更新數(shù)據(jù)庫，并將redis中緩存進(jìn)行了淘汰（雖然此時redis中并沒有任何的緩存）
（3）A請求將從數(shù)據(jù)庫中讀到的老數(shù)據(jù)，更新到redis。此時產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致問題。

該種異常情況發(fā)生概率極低，一般讀操作比寫操作要快。如有擔(dān)心，可以采用上述的延時刪除策略。

總結(jié)

方案1：先淘汰緩存，后更新數(shù)據(jù)庫的策略，有可能導(dǎo)致長時間的數(shù)據(jù)不一致問題，可以通過延時雙刪 or 異步更新緩存策略進(jìn)行解決。
方案2：先更新數(shù)據(jù)庫，后更新緩存，有可能導(dǎo)致極短時間內(nèi)的數(shù)據(jù)不一致，但是數(shù)據(jù)最終是一致的。

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