如何保证缓存和数据库的一致性？

视频教程：

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1. 问题分析

为提高数据响应速度，热点数据常保存在缓存中，常用的是 Redis。根据业务需求的实时性，数据可分为三级：不需要缓存的高要求实时性数据，如订单数据；适合使用 Redis 缓存的读多写少的用户数据；适合本地内存缓存的支付配置信息。更新缓存时，考虑是否先更新缓存还是数据库，以及更新还是删除缓存。常见方案包括先更新缓存再数据库、先数据库再缓存、先淘汰缓存再数据库、先数据库再淘汰缓存。

2. Cache-Aside

Cache-Aside 可尽可能解决缓存与数据库不一致问题。读缓存流程包括读取数据、检查缓存、缓存未命中时访问数据库、设置数据到缓存、返回数据。写缓存流程是先更新数据库再删除旧缓存，因为直接更新缓存复杂且在高并发下可能引发数据逻辑错误。延迟双删可以解决并发环境下的问题。若数据库更新后缓存删除失败，使用消息中间件可实现删除重试。

3. Read-Through/Write-Through

Read-Through 与 Cache-Aside 类似，但引入 Cache Middleware 简化应用程序代码。Write-Through 策略中，Cache Middleware 在事务中同时写入 DB 和 Cache。

4. Write Behind

Write-Behind 缓存策略先写入缓存，然后异步写入 DB，适用于频繁写入场景，但一致性不强。写入 DB 可以是批量写入，或合并较小批次写入。

为彻底搞懂 Redis，建议参考相关视频课程。