先更新数据库还是先更新缓存？
应用缓存之后，缓存和数据库何时更新？
数据不一致的情况（数据库和缓存双写一致性）：
数据库和缓存层是不同的系统，数据更新的时候，理想情况应该是缓存和数据库同时更新成功。
但是由于数据库和缓存层是分开的，无法做到原子性的同时进行数据修改，
可能会出现数据库或缓存层更新失败，出现数据不一致的情况
先更新数据库，再更新缓存
高并发场景，读A，写B，B先更新数据库 udb;随后A读了缓存，rcache，缓存此刻还没更新返回了错误数据；此刻B更新了缓存ucache
先删缓存，在更新数据库
（1）写请求删除缓存数据；
（2）读请求查询缓存未击中(Hit Miss)，紧接着查询数据库，将返回的数据回写到缓存中；
（3）写请求更新数据库。
先更新数据库，再删缓存 也会出现风险
为什么删除缓存，而不是更新缓存？删除更轻量级，出问题的几率更小。从计算资源和性能考虑更新的时候删除，等下次查询命中再填充缓存
缓存读多写少，更新数据库和缓存应该串行化，加锁操作。
那么多级缓存如何更新？
（1）通过消息队列通知的方式，数据库更新后，通过事务性消息队列加监听的方式，失效该缓存
（2）具体业务可以具体考虑，如给数据添加版本号，或者通过时间戳 + 业务主键的方式，控制缓存的数据版本实现最终一致性。
扩展 CAP原则：
- CAP是在一个分布式系统中，Consitency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）。
- AP 无主+数据同步 满足可用性，在网络出现异常的情况，系统仍可工作，
但会出现节点数据不一致但情况。如eureka，允许短暂数据不一致。用户体验（舍弃一致性）。
数据同步 P 节点之前对称，节点角色均等，对称式架构，各个节点需要互相通信，保证数据一致性，节点通信会指数型增长。
- CP raft协议 选主+数据同步，保证线程安全。数据同步 P 非对称，有专门的leader维护元数据。如zk
