数据不一致问题是操作数据库和操作缓存值的过程中，其中一个操作失败的情况。实际上，即使这两个操作第一次执行时都没有失败，当有大量并发请求时，应用还是有可能读到不一致的数据。
如何更新缓存
更新缓存的步骤就两步，更新缓存和更新数据库。但是这两步会引申多种情况。
- 先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？
- 假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？
- 假设 2 个线程同时更新同一个数据，A 线程先完成第一步，B 线程先完成第二步，此时该怎么办？
先更新缓存，再更新数据库
对于这个组合可能会出现一下两种情况：
- 假设第 2 步数据库更新失败了，要求回滚缓存的更新，这时该怎么办呢？我们知道 Redis 不支持事务回滚，除非我们采用手工回滚的方式，先保存原有数据，然后再将缓存更新回原来的数据，这种解决方案不考虑。
- 线程A先将缓存的数据更新为 1，然后在更新数据库前，线程B将缓存的数据更新为 2，由于网络等原因，线程B先一步把数据库更新为 2，然后线程A将数据库的数据更新为 1，此时，就出现了缓存和数据库中数据不一致的现象，如下图所示。
先删除缓存，再更新数据库
使用这种组合，即使数据库更新失败了也不需要回滚缓存。这种组合会出现两种问题。
假设某个商品数量是10个，线程A要更新商品的数量为20，所以它会删除缓存中的内容。这时，另一个线程 B 要读取这个商品的数量，它查询缓存发现未命中后，会从数据库中读取到商品数量为10，并且写入到缓存中，然后线程 A 继续更改数据库，将商品的数量更新为20。
为了解决一致性问题，可以让线程A给Key加锁，这种处理方法可能会使大量的读请求卡在锁中。
先更新数据库，再更新缓存
- 数据库更新成功，更新缓存失败怎么办？
数据库更新成功后，不会因为缓存是否成功而回滚。此时一般会采取重试机制来补偿，但是重试机制如果存在延时还是会出现数据不一致的问题，不好处理。
- 两个线程同时更新同一个数据，线程A先完成第一步，线程B先完成了第二步怎么办？
线程A 先将数据库的数据更新为 1，然后在更新缓存前，线程B 将数据库的数据更新为 2，然后把缓存更新为 2，然后 线程A更新缓存为 1。
此时，数据库中的数据是 2，而缓存中的数据却是 1，缓存和数据库中的数据不一致。
先更新数据库，再删除缓存
假如某个商品数据在缓存中不存在，线程 A 读取数据时从数据库中查询到商品数量为10，在未写入缓存中时另一个线程 B 更新数据。它更新数据库中的商品数量为20，并且清空缓存。这时线程 A 把从数据库中读到的商品数量10 的数据写入到缓存中。
最终，该商品数量在缓存中是 10（旧值），在数据库中是 20（新值），缓存和数据库数据不一致。
从理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高。
因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现线程 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，线程 A 才更新完缓存的情况。
而一旦线程 A 早于线程 B 删除缓存之前更新了缓存，那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况。
所以，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。
先删除缓存，更新数据库，再删除缓存
在先删除缓存，更新数据库后，线程A更新完数据库值以后，让他睡眠一小段时间，再进行一次缓存删除操作。
加上睡眠时间，是为了让线程B能够先从数据库读取数据，再把缺失的数据写入缓存，然后，线程A再进行删除。线程A 睡眠的时间，就需要大于线程B读取数据再写入缓存的时间。这个时间是不好确定的，需要根据业务来估算。
其它线程读取数据时，会发现缓存缺失，所以会从数据库中读取最新值。因为这个方案会在第一次删除缓存值后，延迟一段时间再次进行删除，所以我们也把它叫做“延迟双删”。
没有一个组合是完美的，它们都有可能读到旧数据的可能，只不过概率不同，我建议更新缓存时，先更新数据库再删除缓存。
任何一种方案都不是完美的，但如果为了解决极小出现的概率要花好几倍的代价去解决（比如订阅 binlog 日志），从技术上来讲是得不偿失的，所以需要同业务方去协调一个适用的方法。
