如何保证缓存和数据库的一致性？

1. 问题分析

为了提高数据响应速度，通常会将热点数据保存在缓存中，尤其是使用Redis。数据实时性不同的业务需求决定了不同的缓存策略。例如，电商项目中，订单数据和支付流水数据不缓存，用户相关数据使用Redis缓存，支付配置信息使用本地内存缓存。数据更新时，保持缓存和数据库一致性是一个挑战，涉及更新先后顺序和原子性问题，常见的策略包括先更新缓存再更新数据库、先更新数据库再更新缓存等。

2. Cache-Aside

2.1 读缓存

读缓存流程先检查缓存中是否有数据，缓存命中则直接返回，否则从数据库读取并设置到缓存中。

2.2 写缓存

写缓存流程是先更新数据库再删除旧缓存，因为更新缓存可能复杂且在多线程环境下可能导致数据逻辑错误。

2.3 延迟双删

为应对并发环境下的缓存一致性问题，延迟双删策略先删除缓存再更新数据库，之后再次删除缓存，以确保数据一致性。

2.4 如何确保原子性

由于更新数据库和删除缓存不是原子操作，常用消息中间件来实现删除缓存的失败重试，保证操作的最终一致性。

3. Read-Through/Write-Through

3.1 Read-Through

Read-Through模式由Cache Middleware管理缓存读取或数据库读取，简化了应用层代码。

3.2 Write-Through

Write-Through模式中，所有写操作都通过Cache Middleware完成，确保了写操作在缓存和数据库中的原子性。

4. Write Behind

Write Behind策略首先写入缓存，然后异步写入数据库。适用于高频写入场景，但需注意数据一致性问题。

本文讨论了缓存和数据库一致性的问题以及解决方案，包括Cache-Aside、Read-Through/Write-Through以及Write Behind等策略。