前面的文章我们已经介绍过了缓存的三种异常（缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩）以及如何解决。这篇文章我们来讲解一下缓存一致性问题。
什么是缓存一致性问题？
一般情况下，Redis是用作应用程序和数据库之间读操作的缓存，主要目的是减少数据库的IO，还可以提升数据的IO性能。
当应用程序要去读取一个数据时，首先会尝试从Redis中读取，如果命中了就直接返回结果，如果没有命中，就从数据库中查询，查询到数据后再把这个数据缓存到Redis中并返回结果。
在这样的架构中，会出现一个问题，就是一份数据，同时保存在数据库和Redis中，当数据发生变化的时候，需要同时更新Redis和MySql，由于更新是有先后顺序的，这种两边写入的情况下，并不能像单纯数据库操作一样，可以满足ACID的特性。因此，就可能存在一方更新成功而另一方更新失败的情况，从而出现缓存和数据库中数据不一致的问题，也就是缓存一致性问题。
如何解决？
我们先将出现缓存一致性问题的场景进行分类，分别是先删除缓存，再更新数据库 和先更新数据库，再删除缓存两种场景。
先删除缓存，再更新数据库
先删除缓存，此时数据库还没有及时更新成功，此时如果有另一个线程来读取缓存中的值，由于缓存被删除，这条线程就会去数据库中进行读取，但是数据库此时还没有更新，所以读取到的还是旧值，缓存不一致问题就发生了。
解决方法------延时双删
延时双删的方案的思路是，为了避免更新数据库的时候，其他线程从缓存中读取不到数据，就在更新完数据库之后，再Sleep一段时间，然后再次删除缓存，具体的流程如下：
（1）线程1删除缓存，然后去更新数据库；
（2）线程2来读缓存，发现缓存已经被删除，所以直接从数据库中读取数据，这时候由于数据库还没有及时更新，所以读取到的还是旧值，然后把旧值写入了缓存；
（3）线程1，根据估算的时间来进行Sleep操作，Sleep醒来后，线程1再次删除缓存；
（4）如果此时还有其他线程来读取缓存的话，就会再次从数据库中读取到最新值。
存在的问题
如何取Sleep的时间其实很难进行衡量，如果时间取的过短，很有可能数据库还没有更新的时候双删操作就完成了，缓存就会一直保持旧值；如果时间取的过长，就会导致更新后的缓存又被删除了，造成重复写入缓存。
先更新数据库，再删除缓存
如果将上面的场景反过来，这个产生的问题会更加明显，就是更新数据库的操作成功了，但是缓存删除操作失败了，或者没有来得及进行缓存删除操作，这个时候其他线程去访问缓存，拿到的还是原来的旧值，缓存一致性问题出现了。
解决方案------消息队列
先更新数据库，成功之后往消息队列中发送消息，消费到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来实现缓存的删除，最终达到数据的一致性。
存在的问题
（1）引入消息中间件之后，问题更加复杂了，怎么保证消息不丢失更加麻烦；
（2）就算不考虑消息丢失的问题，由于缓存的删除不是立即进行的，所以不能保证缓存一致性的高时效性，只能保证最终的缓存一致性。
进阶版的消息队列解决方案
为了解决缓存一致性的问题单独引入一个消息队列，太复杂了。其实，一般的大公司本身都会有监听binlong消息的消息队列存在，主要是为了做一些核对的工作。
可以借助监听binlog消息的消息队列来做删除缓存的操作。这样做的好处是，不用引入一个新的消息队列到业务代码中，同时保证了高可用。
当然问题还是上面提到的问题，不过在并发量不是特别高的场景下，这种做法的实时性和一致性都还算可以接受的。
为什么是删除缓存而不是更新缓存？
就以先更新数据库，再删除缓存为例，如果不是删除缓存而是更新缓存的话，如果数据库在1个小时内更新了2000次，那么相对的缓存也要跟着更新2000次，但是在这1个小时内，缓存只被访问到了1次，那么这2000次的更新操作和1次的删除操作相比，显然是删除操作的性能更高一些。换句话说，缓存不需要实时更新，只有在用到缓存的时候在去数据库中读取新数据即可。
这篇文章我们讲解了Redis的缓存一致性问题和解决方案，大家有什么问题或者勘误的话可以在评论区留言，笔者看到都会回复的。