缓存与数据库数据一致性

1）、无论是双写模式还是失效模式，都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办？

解决方案

 a:  如果是用户纬度数据（订单数据、用户数据），这种并发几率非常小，不用考虑这个问题，缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可
 b:  如果是菜单，商品介绍等基础数据，也可以去使用canal订阅binlog的方式
 c:  缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求
 d:  通过加锁保证并发读写，写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁
 e:  延迟双删策略【增、删、改等操作时需要考虑缓存与数据库数据一致性问题】
              1 A redis .del(record)
              2 A db update(record)
              3 Thread.sleep(ms)； 休眠一定时间。
              4 A redis .del(record)

总结：

我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间，保 证每天拿到当前最新数据即可。
我们不应该过度设计，增加系统的复杂性
遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。