Redis缓存一致性问题
使用缓存来保存热点数据是解决高并发的常用手段之一，通过使用缓存，大大减轻了DB的压力，同时减少了请求响应时间，但是引入缓存之后，随之而来的问题就是当DB数据更新时，缓存中的数据就会与DB数据不一致，这时候就需要对缓存的数据进行更新或者淘汰。当数据库有写入请求时，缓存是应该更新呢还是删除呢？双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？ 下面介绍四种不同的操作顺序和操作方式对缓存一致性的影响。
🚨 更新缓存 Or 删除缓存，如何选择?
更新缓存相对于删除缓存，有两点劣势：
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如果写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话。 更新缓存频率高的话，就浪费性能。
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在写多读少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这就浪费了性能(实际上，写多读少的场景，也不建议使用缓存)
- 但并不是删除缓存就是最好的选择，在读多写少的场景下，更新缓存相比于删除缓存会更好些。
一、先更新数据库，再更新缓存
这种策略会导致线程安全问题。例如，线程1更新了数据库，线程2也更新数据库，这时候由于某种原因，线程2首先更新了缓存，线程1后续更新。 这样就会导致了缓存脏数据的问题，因为目前数据库中存储的是线程2更新后的数据，而缓存存储的是线程1更新的旧数据。
二、先更新缓存，再更新数据库
使用先更新缓存再更新数据库的策略，在非并发情况下当更新缓存后，如果更新数据库失败，就会导致缓存了脏数据，这种情况下可以通过补偿或者重试机制来解决。而在并发情况下，例如线程1和线程2更新缓存，线程1将缓存的值更新为100、线程2将缓存的值更新为200，此时两个线程还未进行数据库的更新，而此时线程1因为网络延迟等问题更新数据的操作比线程2慢了，所以线程2先完成数据库更新将值修改为200，之后线程1继续进行数据库的更新，将值修改为100，此时就出现了不一致情况，数据库中存储的值的是100，而缓存存储的是200。
😋三、先删除缓存，再更新数据库
该策略可能导致数据不一致的问题。例如，线程1更新数据前先删除缓存，这时候线程2查询该缓存，发现不存在，则去DB中获取，得到旧值放入缓存，然后线程1更新数据库。这时候就出现了缓存与数据库不一致的问题。
👨🚀 解决方案：延时双删，指在更新完数据库后休眠，待其他线程从DB读完数据并写入缓存后再删除一次缓存。(休眠时间需要大于从DB读取数据并更新完缓存的时间之和)，最后的一次删除缓存操作，可以将其他线程的读操作所造成的旧缓存给删除掉，从而达到避免数据不一致的情况。
四、先更新数据库，再删除缓存
该策略可能会造成比较短暂的数据不一致。在更新完成数据库后，删除缓存前，如果有此时有其他线程访问缓存， 就会造成数据不一致的情形。 例如线程1更新数据库后删除缓存前，线程2访问了缓存，而此时的缓存是旧的，这就造成了缓存不一致的情况，但是这个不一致只是短暂的，当线程1删除缓存完成后，其他线程就会从数据库获取最新值并更新到缓存中。
🏁以上就是对Redis缓存一致性问题的简单介绍，如果有错误的地方，还请留言指正，如果觉得本文对你有帮助那就点个赞👍吧😋😻😍
