一、缓存的更新策略
缓存的更新策略大致可以分为三大类：缓存淘汰策略、超时剔除、主动更新。
具体内容：
前面两种策略，由我们对其控制是比较低的，所以这里我只讲解主动更新策略，该策略需要我们考虑的问题是比较多的。当我们操作数据库和缓存时有三个问题是需要我们考虑。
- 删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存：每次更新数据都更新缓存，当操作的场景属于读多写少的场景，就会导致无效写操作比较多（×）
- 删除缓存：每次更新数据库删除缓存，当查询时写回数据库。 （√）
- 如何保证缓存与数据库的操作同时成功或失败？
- 单体系统：将缓存与数据库的操作放到同一个事务中，通过事务来保证操作的一致性
- 分布式系统：利用TCC等事务分布式事务方案
- 先删缓存还是后删缓存？
- 先删缓存，再操作数据库
- 先操作数据库，再删缓存
上面第3点是重点内容，其实两种方案都是有问题的，需要根据具体的场景以及需求来决定：
先删缓存，再操作数据库会出现的问题：
当线程先删除缓存以后，在去更新数据库的期间由于网络原因等原因，导致在此期间有新的线程进行数据的查询，并且完成缓存的回写，然后旧的线程才完成缓存的写操作。这时就导致缓存和DB的数据不一致，并且该情况高发
先操作数据库，再删缓存的问题：
当线程更新数据后，就删除了缓存，然后此时有一个新线程来查询数据，发现缓存为空，就会去数据库中查询到数据但还没有写回缓存，而此时又有一个新的线程更新数据并且删除缓存，然后之前的线程才写回缓存，此时缓存的数据为旧的数据。但是该情况的发生概率是比较低 。
还有其他的方案吗？
答案肯定是有的，比如缓存双删、binlog日志异步更新缓存
缓存双删： 先删缓存，再更新数据，过一段时间再删除缓存，他主要就是解决先删缓存，再更新数据库的问题，但是他依旧存在一定问题，就是缓存的删除的时间控制不好确定，需要针对具体情况而定
binlog更新缓存： 先更新数据库，通过cannal监听binlog日志，记录修改日志，然后通过异步消息队列+重试机制（解决网络问题导致的失败）实现缓存更新。该方案
