本文探讨了高并发场景下如何解决缓存（Redis）与数据库（MySQL）数据一致性问题。两种解决方案被提出：1）延时双删策略，包括先删除缓存，写库后再休眠一定时间后删除，以确保读请求结束后清除脏数据；2）异步更新缓存，基于MySQL binlog订阅和消息队列，实现实时增量更新Redis。这两种方法各有优劣，适用于不同业务需求。
一、业务背景
在高并发的业务场景下，数据库是相对薄弱的环节，通常用户请求先访问到redis。
业务场景1：从Redis缓存读数据
业务场景2：数据库和缓存更新
一般设计数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。不管是先写数据库，再删除缓存；还是反过来，都可能出现数据不一致。
举个例子：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序，就会出现缓存和数据库的数据不一致。如来解决？这里有两个解决方案，结合业务和技术代价选择使用。
二、缓存和数据库一致性解决方案
1.第一种方案：采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且
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