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關於Redis的其他的一些面試問題已經寫過了，比如常見的快取穿透、雪崩、擊穿、熱點的問題，但是還有一個比較麻煩的問題就是如何保證快取一致性。

對於快取和資料庫的操作，主要有以下兩種方式。

解決方案延時雙刪

延時雙刪的方案的思路是，為了避免更新資料庫的時候，其他執行緒從快取中讀取不到資料，就在更新完資料庫之後，再sleep一段時間，然後再次刪除快取。

sleep的時間要對業務讀寫快取的時間做出評估，sleep時間大於讀寫快取的時間即可。

流程如下：

執行緒1刪除快取，然後去更新資料庫執行緒2來讀快取，發現快取已經被刪除，所以直接從資料庫中讀取，這時候由於執行緒1還沒有更新完成，所以讀到的是舊值，然後把舊值寫入快取執行緒1，根據估算的時間，sleep，由於sleep的時間大於執行緒2讀資料+寫快取的時間，所以快取被再次刪除如果還有其他執行緒來讀取快取的話，就會再次從資料庫中讀取到最新值解決方案訊息佇列

這是網上很多文章裡都有寫過的方案。但是這個方案的缺陷會更明顯一點。

這個解決方案其實問題更多。

引入訊息中介軟體之後，問題更復雜了，怎麼保證訊息不丟失更麻煩就算更新資料庫和刪除快取都沒有發生問題，訊息的延遲也會帶來短暫的不一致性，不過這個延遲相對來說還是可以接受的進階版訊息佇列

為了解決快取一致性的問題單獨引入一個訊息佇列，太複雜了。

其實，一般大公司本身都會有監聽binlog訊息的訊息佇列存在，主要是為了做一些核對的工作。

當然，這樣訊息延遲的問題依然存在，但是相比單純引入訊息佇列的做法更好一點。

而且，如果併發不是特別高的話，這種做法的實時性和一致性都還算可以接受的。

其他解決方案設定快取過期時間

每次放入快取的時候，設定一個過期時間，比如5分鐘，以後的操作只修改資料庫，不操作快取，等待快取超時後從資料庫重新讀取。

如果對於一致性要求不是很高的情況，可以採用這種方案。

這個方案還會有另外一個問題，就是如果資料更新的特別頻繁，不一致性的問題就很大了。

在實際生產中，我們有一些活動的快取資料是使用這種方式處理的。

因為活動並不頻繁發生改變，而且對於活動來說，短暫的不一致性並不會有什麼大的問題。

如果是更新的話，那就是先更新資料庫，再更新快取。

舉個例子：如果資料庫1小時內更新了1000次，那麼快取也要更新1000次，但是這個快取可能在1小時內只被讀取了1次，那麼這1000次的更新有必要嗎？

先刪除快取，再更新資料庫。解決方案是使用延遲雙刪。先更新資料庫，再刪除快取。解決方案是訊息佇列或者其他binlog同步，引入訊息佇列會帶來更多的問題，並不推薦直接使用。

針對快取一致性要求不是很高的場景，那麼只通過設定超時時間就可以了。

其實，如果不是很高的併發，無論你選擇先刪快取還是後刪快取的方式，都幾乎很少能產生這種問題，但是在高併發下，你應該知道怎麼解決問題。