在数据库与缓存的操作中，我们常常面临几种不同的策略选择，包括"先写数据库，后删缓存"、"先写数据库，后更新缓存"、"先删缓存，后写数据库"以及"先更新缓存，后写数据库"。那么，究竟是应该优先删除缓存还是更新缓存？是先操作数据库还是先操作缓存？这些选择背后有哪些考量？本文将深入探讨这些问题。
▣ 数据一致性与缓存更新删除策略
在考虑数据一致性的前提下，许多人倾向于在数据更新时同时更新缓存内容。然而，我的建议是优先选择删除缓存而非更新缓存。这是因为更新缓存涉及的操作往往比删除缓存更为复杂，包括解析、修改和序列化整个数据模型，这无疑增加了出错的可能性。
此外，从数据一致性的角度出发，删除缓存相比更新缓存更为简单直接。在"写写并发"的场景中，如果同时更新缓存和数据库，由于并发问题，可能导致数据的不一致性。例如，先写数据库后更新缓存的过程中，可能会出现缓存与数据库数据不同步的情况。
▣ 读写并发情况下策略选择
在探讨数据操作策略时，我们有时会遇到"先更新缓存，后写数据库"的选项。然而，这种策略可能并不总是最佳选择。更新缓存涉及解析、修改和序列化整个数据模型，过程相对复杂，且容易出错。相较之下，删除缓存则更为简单直接。
然而，在写写并发的情境下，若选择删除缓存，则需注意可能导致的数据不一致问题。这是因为当多个写入操作同时进行时，缓存中的数据可能被误删，进而引发数据不一致。
此外，更新缓存相较于删除缓存，会面临一次额外的cache miss问题，即在删除缓存后的首次查询可能无法命中缓存，从而需要查询数据库。这种cache miss有时可能导致缓存击穿，即大量请求在缓存删除后短时间内涌入，直接访问数据库。然而，通过加锁等机制，可以有效地解决这一问题。
综上所述，在考虑删除与更新缓存的权衡时，删除缓存的策略显得更为简单且一致性问题更少。因此，我建议优先选择删除缓存。接下来，我们进一步探讨在数据库与缓存的更新策略上，究竟是"先写数据库后删除缓存"还是"先删除缓存后写数据库"更为合适。
▣ 实际应用中的建议和策略模式
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首先查询缓存，若缓存中存在数据，则直接返回结果。
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若缓存中无数据，则进一步查询数据库。
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将从数据库中获取的查询结果更新至缓存中，以备后续使用。
在读写并发的情境下，尽管读线程不会直接写入数据库，但它会更新缓存。因此，在某些特定的并发场景中，这可能导致数据的不一致性。以下是一个读写并发的时序图：
也就是说，在读写并发的情境下，如果读线程在缓存中未查询到值，它会转向数据库进行查询。然而，若在查询结果与更新缓存之间的这段时间内，数据库被其他线程更新了，而该读线程对此毫不知情，这将导致缓存被一个"旧值"覆盖，进而引发缓存与数据库的不一致。这种现象虽然发生的概率较低，但确实存在。
那么，是否可以采取先删除缓存后操作数据库的策略来避免这一问题呢？这种策略虽然可以接受第二步的失败，避免脏数据的产生，但可能会加剧"读写并发"导致的数据不一致问题。
值得注意的是，"先操作数据库，后操作缓存"是Cache Aside Pattern设计模式的核心思想。这种模式通过先写数据库后删缓存的方式，解决了"写写并发"导致的数据不一致问题，并显著降低了"读写并发"的问题。Facebook等大厂也推崇这种模式。
在实现上，我们可以采用异步处理缓存的策略。例如，借助数据库的binlog或异步消息订阅机制，在代码主要逻辑完成数据库操作后，可以发布一个异步消息。然后，由一个监听者接收到消息后，异步地删除缓存中的数据。或者，我们可以直接订阅数据库的binlog，在检测到数据库变更后，异步地清除缓存。这些方法通常会有一定的延迟，但一般适用于可接受秒级延迟的业务场景。
接下来，我们将进一步探讨其他几种缓存设计模式。首先是Read/Write Through Pattern，这种模式下，应用程序将缓存视为核心数据源，无需直接感知数据库。缓存负责代理数据库的读写操作，简化了应用层的逻辑。在Read Through模式下，缓存配置了一个专门的读模块，该模块了解如何将数据库中的数据同步到缓存中。当数据被请求但未在缓存中找到时，读模块会从数据库中检索数据并将其载入缓存，确保数据的及时性。
而Write Through模式则相反，它配置了一个写模块，该模块负责将数据写入数据库。当应用层需要写入数据时，缓存会先暂存数据，并通过写模块将其异步写入数据库，保持数据的一致性。
此外，还有一种Write Behind Caching Pattern，它采用了一种延迟写入的策略。在更新数据时，它仅更新缓存并不立即同步到数据库，而是在稍后的某个时间点异步地将缓存中的数据持久化到数据库中。这种模式在读写速度上表现出色，但需要注意可能的数据丢失风险，因此适用于那些允许少量数据丢失但要求高读写速度的场景。
最后，我们强调在软件开发过程中不存在万能的解决方案。每种技术方案都有其适用的场景和限制，需要综合考虑业务需求、实现复杂度、成本、团队接受度等多个因素。因此，选择哪种方案并非一蹴而就的过程，而是需要权衡和折衷的决策。
