什么是双写

同一份数据，需要写数据库、写缓存。

双写很难保证强一致性，可以保证最终一致性。

要做到强一致性就需要将所有读写请求用队列串行化，但是性能非常差，降低系统的QPS。

没有完美的方案，用到缓存就会存在不一致的情况，需要根据具体业务权衡得失，选择合适业务的方案。

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先更新数据库，再删除缓存（推荐方案）

此方案数据不一致的几率比较低，并且实现简单。

造成数据不一致的情况：在缓存刚好失效时，有线程查询数据库得到旧值，另外一个线程更新数据库并删除缓存后，前面持有旧值的线程将数据存入缓存，造成数据不一致。

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先删除缓存，再更新数据库

造成数据不一致的情况：删除缓存后，有线程将旧的数据重写回缓存，造成数据不一致。

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先更新数据库，再更新缓存

造成数据不一致的情况：多个线程更新缓存时，由于网络问题导致更新顺序错乱，造成数据不一致。

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延时双删

先删除缓存，再更新数据库，休眠一段时间，再删除缓存。

在高并发场景会影响性能，也极大降低了数据不一致的可能性。

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异步更新

使用Canal中间件订阅数据库的binlog，来对缓存更新。

造成数据不一致的情况：消费binlog也有一定时间的延迟，还是可能出现数据不一致。

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写缓存失败的情况

上述方案都可能出现更新或删除缓存失败的情况，可以另起线程重试，或加入消息队列重试。