redis面试题目-如何保证数据库与缓存的数据一致性

原视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Km4y1r75f?p=62&vd_source=fa75329ae3880aa55609265a0e9f5d34

由于缓存和数据库是分开的，无法做到原子性的同时进行数据修改，可能出现缓存更新失败，或者数据库更新失败的情况，这时候会出现数据不一致，影响前端业务

• 先更新数据库，再更新缓存。缓存可能更新失败，读到老数据
• 先删缓存，再更新数据库。并发时，读操作可能还是会将旧数据读回缓存．先更新数据库，再删缓存。也存在缓存删除失败的可能
  最经典的缓存＋数据库读写模式- Cache Aside Pattern ：
  读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

为什么是删除缓存而不是更新缓存？
因为删除更加轻量，时延迟加载的一种实现，更新可能涉及多个表、比较耗时

更优的方案：延时双删：
先删除缓存，再更新数据库，休眠1s、再次删除缓存。写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百 ms 即可。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据，并发还是可能读到旧值覆盖缓存

终极方案：
将访问操作串行化
1.先删除缓存，将更新操作放入一个有序队列中
2.从缓存查不到的查询操作，都进入有序队列
会面临的问题：
1、读请求挤压，大量超市，导致数据库的压力
2. 如何避免大量请求挤压：将队列水平拆分，提高并行度，不同的业务使用不同的队列
3. 保证相同请求路由正确

redis实战课：
https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=fa75329ae3880aa55609265a0e9f5d34
http://yun.itheima.com/course/806.html?capid=2