在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。具体业务流程如下：
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。不管是先写数据库，再删除缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举个例子：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。如何解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。
一、 延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。具体步骤是：
1）先删除缓存
2）再写数据库
3）休眠500毫秒（根据具体的业务时间来定）
4）再次删除缓存。
那么，这个500毫秒怎么确定的，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。
二、设置缓存的过期时间
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。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，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
结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。
三、如何写完数据库后，再次删除缓存成功？
上述的方案有一个缺点，那就是操作完数据库后，由于种种原因删除缓存失败，这时，可能就会出现数据不一致的情况。这里，我们需要提供一个保障重试的方案。
1、方案一具体流程
（1）更新数据库数据；
（2）缓存因为种种问题删除失败；
（3）将需要删除的key发送至消息队列；
（4）自己消费消息，获得需要删除的key；
（5）继续重试删除操作，直到成功。
然而，该方案有一个缺点，对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二，在方案二中，启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的信息，进行删除缓存操作。
2、方案二具体流程
（1）更新数据库数据；
（2）数据库会将操作信息写入binlog日志当中；
（3）订阅程序提取出所需要的数据以及key；
（4）另起一段非业务代码，获得该信息；
（5）尝试删除缓存操作，发现删除失败；
（6）将这些信息发送至消息队列；
（7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作。
