为什么会发生数据库和缓存数据的不一致问题

一致性是什么，一致性包含了以下两种：

1. 缓存中有数据，那么数据库的数据必须要和缓存的数据要一致。
2. 缓存中没有数据，在数据库值必须要是最新的数据。

不符合以上两种情况的数据就是发生了数据不一致问题，对于读写缓存来说，就会发生这样的问题，此时我们要需要相应的策略去做做同步还是异步：

1. 同步写回策略：就是写入缓存时，必须要写入数据库，保证数据一致性。
2. 异步写回策略：想写入缓存，等到缓存失效或者淘汰的时候，再写入数据库，此时如果还没有写入数据库，缓存就挂了，这样数据就会丢失，数据库就没有最新的值了。

对于读写缓存来说，要想数据一致性就要采用同步写回策略，如果数据不是必要的数据，可以采用数据的异步写回策略，比如电商商品的非重要参数。
如果我们采用同步写回策略，就要保证写入缓存和数据的数据能到保证原子性，也就是说，缓存和数据的数据要同时增删改，一起更新或者都不更新。

删除数据怎么保Redis和数据库的一致性问题

数据删除时，先选择删除数据库还是先选择缓存。
一，选择先删除数据库。

1. 当我们删除数据的时候，先选择删除数据库，后选择删除缓存时，会在一定事件内发生数据不一致问题，比如线程A和B还有其他，A在删除数据数据的时候，B和其他线程来读取数据，这个时候，B和其他线程会读取到旧值，当A线程删除完成删除缓存后就可以消除读取旧值问题。这个会造成一小段时间内会读取到旧值。
2. 当我们删除数据的时候，先选择删除数据库，在删除缓存时，删除缓存失败了，会造成旧数据一直会读取。比如线程A和B还有其他，A在删除数据库成功了，A和其他线程删除缓存失败。就会造成B和其他线程一直在读取旧值。解决方法选择删除数据库的时候，通过消息中间件MQ或者Kafka发送一条删除指令，在数据库删除完成之后启动一个线程去删除缓存，如果删除失败一直做删除操作，一直到删除成功。

二，选择先删除缓存。

1. 1.当我们删除数据的时候，先选择删除缓存，后选择删除数据库，会导致缓存出问题，比如线程A和B还有其他线程，A线程删除了缓存，还没有来及删除数据库（比如网络延迟），此时B和其他线程来读取消息，会发生缓存中没有数据，就会去数据库查询数据，数据库中的值还是以前的值，这样会造成缓存被重新更新为旧值，解决方法：可以使用缓存双删，可以把线程A休眠一段时间，这个时间是B线程读取数据被把数据写到缓存中的时间，这个时间还需要开发者在测试中找到比较准确的时间，来设置这个A线程的休眠时间。
2. 当我们删除数据的时候，先选择删除缓存，后选择删除数据库时删除失败了，这样会造成缓存数据一直在数据库没有被删除，导致一直读取的时旧值，这样可以通过消息中间件去操作，直到数据库更新成功，在去删除缓存，这样的实现用到了缓存双删和消息中间件。

三，自我认为还是选择先删除数据库在去删缓存。

1. 1.首先如果删除缓存，缓存缺失，会给数据库带来一定的压力。
2. 2.如果业务中读数据和写缓存的时间控制的不好设置，那么双删的等待时间就不好设置。

四，如果业务中必须要准确的数据，保证数据一致性。

1. 当删除数据库的值时，其他客户端短暂把并发请求暂存，等数据库删除和缓存更新之后再去发起请求，从而保证数据的一致性。这样下来并发就减小了。

添加数据怎么保Redis和数据库的一致性问题

一，选择先添加数据库。

1. 当把数据先添加数据库时，添加缓存的操作出了问题，下一次查询数据导致缓存中没有数据，对数据库的压力较大。

二，选择先添加缓存。

1. 当把数据先添加缓存时，添加数据库的操作出了问题，我们可以采用Mq或Kafka消息中间件发送添加指令，知道数据添加到数据库，则结束操作。

修改数据怎么保Redis和数据库的一致性问题
一.选择先更新数据库，对于读写缓存的读写并发操作

1. 当先更新数据到新数据库时，数据库更新完毕后，在更新缓存，当缓存更新失败，会导致访问命中的缓存一直都是旧值，直到这个缓存失效或者淘汰，才能得到新的数据。

2. 比如A和B其他线程，A线程更新数据库，数据库更新数据完毕后，更新缓存，当缓存更新失败，B和其他线程就会一直读取旧值，直到此数据失效或者淘汰之后，才能读取到新的值。

二.选择先更新缓存，对于读写缓存的读写并发操作

1. 当先更新数据到缓存，数据更新完毕之后，在更新数据库，此时数据库跟新失败，会导致访问命中的缓存是最新值，当数据失效或者淘汰之后再去读取数据，还是读取的数据库的旧值，这样数据就会不一致。比如A和B其他线程，A线程先去更新缓存的值时，更新数据库的值失败之后，B和其他线程读取的时最新的数据，等到数据失效，B和其他线程读取的值就是旧值。

解决以上者两种修改操作，我们可以利用消息中间件可以做到，当失败了一直等到数据一致，保证数据库能更新，和缓存数据能够写进去，和删除的效果是一致的。

三.选择先更新数据库，对于读写缓存的写写并发操作

1. 当先更新数据到数据库时，有两个线程A和B线程时，当A线程去修改数据库，B线程也去修改数据库，B线程去修改缓存，A线程在去修改缓存，会造成数据不一致问题。

四.选择先更新缓存，对于读写缓存的写写并发操作

1. 当先更新数据到缓存时，有两个线程A和B线程时，当A线程去修改缓存，B线程也去修改缓存，B线程去修改数据库，A线程在去修改数据库，会造成数据不一致问题。

解决以上两种方案是，对于写请求，需要配合分布式锁使用。写请求进来时，针对同一个资源的修改操作，先加分布式锁，这样同一时间只允许一个线程去更新数据库和缓存，没有拿到锁的线程把操作放入到队列中，延时处理。用这种方式保证多个线程操作同一资源的顺序性，以此保证一致性。

综上使用读写缓存读写并发的时候，可以使用消息中间件来维护数据不一致问题，在读写模式下对业务造成的影响不是很大。当使用读写缓存写写并发的时候，可以使用加分布式锁来维护数据不一致问题。

另外，读写缓存模式由于会同时更新数据库和缓存，优点是，缓存中一直会有数据，如果更新操作后会立即再次访问，可以直接命中缓存，能够降低读请求对于数据库的压力（没有了只读缓存的删除缓存导致缓存缺失和再加载的过程）。缺点是，如果更新后的数据，之后很少再被访问到，会导致缓存中保留的不是最热的数据，缓存利用率不高（只读缓存中保留的都是热数据），所以读写缓存比较适合用于读写相当的业务场景。