情节严重违法行为处罚可达五千万

如图中所示，刚开始时(初始)，数据库和缓存中的数据是一致的，但是在写请求过来后，数据库更新成功，而缓存删除失败。这就导致数据库中的数据是最新的，但缓存中却依然存着旧数据。

这时，如果读请求过来，就会直接读取缓存中的旧数据返回了。

双写一致方案

1、先删除缓存，后更新数据库

既然问题的原因是删除缓存失败了，那么我们先确保把缓存删除成功了，再去更新数据库。也就是说我们先删除缓存，后更新数据库。

可能你会问了，如果我数据库更新失败了呢?

我们不妨通过图来看下这种情况：
 

那我们再看写的部分。

2、先更新数据库，后删除缓存

你可能会问了，为什么不在更新完数据库后，采取更新缓存的方案，而是将其删除。原因有这么几点：

• 频繁更新浪费资源

你想想，如果修改库中的某个字段，一段时间内频繁进行更新。那么你修改多少次，缓存也跟着更新多少次。但是这个缓存数据在这段时间内也就被偶尔使用了几次。

那么你看，是不是就会导致资源浪费了。

• 缓存数据计算复杂

还有一种情况，如果这个缓存的数据计算成本比较高。比如为了一个数据，要通过多张表来计算才能得到结果。那么每修改一次，为了更新缓存还要再查询多张表来算一次，我的天。

• 两种情况都具备

这种情况最为致命，不但修改频繁，同时缓存数据还要经过复杂计算。

生产环境里要是这么搞的话，那估计你就可以准备简历了。

既然更新缓存的方式不可行，那么我们换个思路，删除掉呢?

还是按照上边的步骤，先更新数据库，只是我们把更新缓存的操作换成了删除。

在这种情况下，读请求过来的时候，发现 Redis 中没有数据，就会去数据库里读取，然后写入缓存中。

这也是一种懒加载方式，只有缓存被需要的时候才会去计算。这样可以避免大量计算及频繁更新。

但是，这样会有什么隐患的问题?是不是看着没什么毛病。你想想，如果数据更新成功，但是删除缓存失败怎么办?

（编辑：信阳站长网）

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