缓存+数据库‘一致性’问题

缓存+数据库一致性问题是一个经典问题，现对其分析一二。

问题1：为什么引入缓存？
解：提高性能，更准确的说是提高读的性能。典型的缓存中间件采用redis。
问题2：一致性分为那些情况？
解：弱一致性、强一致性、最终一致性。在性能与一致性的选择中必然需要根据具体需求牺牲某一个。
问题3：到底是更新缓存还是删除缓存？
解：删除缓存，分析见下面问题及分析过程。
问题4：到底是先更新数据库再删除缓存，还是先删除缓存再更新数据库？
解：前者，分析见下面问题及分析过程。
问题5：更新缓存场景，操作失败引起的一致性问题？
解：更新缓存存在2种情况，可自行验证
①先更新缓存，后更新数据库？后者操作失败会出现不一致
②先更新数据库，后更新缓存？后者操作失败会出现不一致
问题6：更新缓存场景，并发操作引起的一致性问题？
解：同样存在2种情况，可自行验证
执行顺序错乱会导致出现不一致
问题7：删除缓存场景，操作失败引起的一致性问题？
解：删除缓存存在2种情况，可自行验证
①先删除缓存，后更新数据库？后者操作失败会出现不一致
②先更新数据库，后删除缓存？后者操作失败会出现不一致
问题8：删除缓存场景，并发操作引起的一致性问题？
解：同样存在2种情况，可自行验证
读写并发导致不一致
在先更新数据库，后删除缓存场景下，读写并发会导致不一致，但实际上出现的概率小，因为写数据库通常是要比读数据库的时间更长的，所有推荐该方案。
问题9：删除场景的并发下，读写导致不一致，其他？
解：举例，2个线程，同时读不影响数据一致性；同时写也不影响一致性，因为在删除场景下最终都是要删除缓存；同时读写会导致一致性问题，但实际上概率很小，需要从减小概率的方向努力即可。
问题10：并发下可以选择先更新数据库后删除缓存的方案，若是操作失败怎么解决一致性？
解：若后者操作失败，则应避免操作失败，保证都操作成功，可以从重试的方向努力，推荐选择消息队列来避免操作失败的概率。