Redis更新的正确方法

原文（缓存更新的套路）：看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。

视图分析：

写流程（更新策略）

1. 先淘汰 cache（删除缓存）；
2. 再写 DB（更新数据库）。

读流程

1. 先读 cache，如果数据命中 hit 则返回；
2. 如果数据未命中 miss 则读 DB；
3. 将 DB 中读取出来的数据入缓存。

什么情况下可能出现缓存和数据库不一致呢？

在分布式环境下，数据的读写都是并发的，上游有多个应用，通过一个服务的多个部署（为了保证可用性，一定是部署多份的），对同一个数据进行读写，在数据库层面并发的读写并不能保证完成顺序，也就是说后发出的读请求很可能先完成（读出脏数据）：

1. 发生了写请求 A，A 的第一步淘汰了 cache（如上图中的1）；
2. A 的第二步写数据库，发出修改请求（如上图中的2）；
3. 发生了读请求 B，B 的第一步读取 cache，发现 cache 中是空的（如上图中的步骤3）；
4. B 的第二步读取数据库，发出读取请求，此时 A 的第二步写数据还没开始，读出了一个脏数据放入 cache（如上图中的步骤4）。

最终导致缓存与数据库不一致。

先更新数据库，后删除缓存（建议，使用场景最多），但是，是不是这个就不会有并发问题了？不是的，比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。