写请求来了，要更新数据库和缓存，一前一后更新，就可能导致缓存和DB中的数据在一段时间内不一致。 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ 一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库 ...

，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。 第1级：订单数据和支付流水数据 ...

　　如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话，最好不要做这个方案：即 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里面去。串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但会导致系统吞吐量大幅度降低。 解决这个问题的最经典的模式，就是Cache Aside Pattern ...

一、前言 目前，企业中大多数数项目中都会用redis做缓存，既然用了缓存，就可能会涉及到redis和数据库的双写，那么就一定会遇到数据一致性问题，我们该怎么解决一致性问题呢？ 我想每家企业都会根据自己业务的需要有一套自己的解决方案，下面我们来分析一下常见的方案。 二、Redis做为只读缓存 ...

删除或修改了，这样会浪费时间和资源 （2）、如果写数据库的值与更新缓存的值不一致，写入缓存 ...

首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析 ...

　　正常我们大家使用缓存都是这个原理，即： 如果我们的数据在缓存里边有，那么就直接取缓存的。 如果缓存里没有我们想要的数据，我们会先去查询数据库，然后 将数据库查出来的数据写到缓存中。 最后将数据返回给请求。 　　如果仅仅查询的话，缓存的数据和数据库的数据是没问题 ...

看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库 ...