作者：京东零售 于泷
一、背景
为保证高并发性能，以下分析场景不考虑执行的原子性及加锁等强一致性要求的场景，仅追求最终一致性。
二、读取过程
• 如果缓存里没有值，那就读取数据库的值
三、更新过程
更新操作有多种策略，各有优劣，主要针对此场景进行分析
策略1：先更新db，再删除缓存（常用的Cache-Aside Pattern旁路缓存）
1.如果更新db成功，删缓存失败，将导致数据不一致
1此时缓存刚好失效 2）A查库得到旧值 3）B更新DB成功
此场景的发生需要步骤2）查db 始终慢于 3）的更新db，才能导致4）先于5）执行，通常db的查询是要快于写入的，所以此极端场景的产生过于严格，不易发生
策略2：先更新db,再更新缓存
1.并发更新场景下，更新缓存会导致数据不一致
此种方式不推荐
策略3:先更新缓存,再更新db
策略4：先删缓存，再更新db
例如：请求 A 删除缓存，这时请求B来查，就会击穿到数据库，B读取到旧的值后写入缓存，A正常更新db,由于时间差导致数据不一致的情况
策略5：缓存延时双删
策略6：变种双删，前置缓存过期时间
能够解决策略4中的问题：请求 A 删除缓存，这时请求B来查，就会击穿到数据库，B读取到旧的值后写入缓存，A正常更新db,由于时间差导致数据不一致的情况，描述图如下：
expire时间没有覆盖住更新db的耗时，类似策略1中极端场景，此处不赘述
四、总结
对于每种方案策略，各有利弊，但一致性问题始终存在（文章开头排除了原子性和锁），只是发生的几率在一点点慢慢变小了，方案的评估不仅要根据自身系统的业务场景，如读写比、并发量、一致性容忍度，还要考虑系统复杂度，投入产出比等，寻找最合适的方案。