一：序
- 最近在对数据做缓存时候，会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题。
- 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题，和可能存在的解决方案。
二：（更新策略）- 先更新数据库，后更新缓存
- 产生的问题
- 
- 由上面流程图可知道，请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。
- 这就导致了脏数据，因此不考虑 先更新数据库，后更新缓存 这个更新策略。
三：（更新策略）- 先删除缓存，在更新数据库
- 产生的问题
- 
- 如果同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。
- 就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
四：（更新策略）- 先更新数据库，在删除缓存
- FaceBook 也是采用这种方式。
- 当然，这种方式也会产生数据不一致问题。
- （1）缓存刚好失效
-（2）请求A查询数据库，得一个旧值
-（3）请求B将新值写入数据库
-（4）请求B删除缓存
-（5）请求A将查到的旧值写入缓存
- 前提是 写操作耗时一定是低于 读操作的，在一般的条件下，这时不可能得。
五：小结
- 这里只分析了平常可能想到的更新策略的分析。
- 其实，要解决数据一致性的问题，还是要根据具体业务来具体判断。
- 强一致性的，那么就需要悲观锁，使得一致。
- 同时还有 延时双写/延时双删 等策略。其实都是为了根据自身业务来进行的操作。
- 知道了这些策略可能带来的问题，也就可以在合适的业务下选择合适的策略来满足我们的需求。