可以分为先操作缓存和先操作数据库两种方式，更新缓存中的数据都是采用删除的方式，等到下一次查询时从更新之后的数据库中再写入缓存。
如果说先删除缓存，那么会出现下面这种情况，当线程 1 删除缓存之后，由于网络延迟，线程 2 先执行查询操作，没有查询到目标数据之后，就会从数据库中把旧的数据写入缓存中，然后线程 1 再更新数据库，此时虽然数据库中是更新之后的数据，但是之后再进行查询的时候，由于缓存中已经又重新被写入了旧数据，此时就会出现数据不一致的问题
解决方案是通过延迟双删的方式，第一次线程 1 删除缓存，等到数据库中的数据更新之后，延迟一段时间再进行删除缓存，通过两次删除，就能保证之后再获取缓存中的数据时不会获取到脏数据，而延迟一段时间再删除是为了确保线程 2 把旧数据写入缓存之后再进行删除，不然即使执行双删操作，旧数据也会重新被写入缓存，双删了个寂寞。
再来看先操作数据库的方案：
先把数据写入到数据库，然后再删除缓存，这种方式其实还是存在问题，如果删除缓存时删除失败了，那么之后查询到的还是旧数据，还是存在数据不一致问题。
针对缓存删除失败的情况，可以采用删除重试的方式，重试的操作可以添加到 MQ 中，通过异步的方式来处理，这样的话代码的耦合度也会上来，如果要实现解耦，可以采用读取 binlog 来进行异步删除。
最终的方案就是：先修改数据库，然后通过 Canal 监听数据库的 binlog 日志，记录数据库的修改信息，然后通过消息队列异步修改缓存的数据，需要注意保证缓存中数据按顺序更新，然后加上重试机制，避免由于网络问题导致更新失败