数据一致性问题的解决：先更新数据库并删缓存，查询时再更新缓存

加缓存的问题

缓存的使用降低了后端负载，提高了读写的效率，降低了响应的时间。

但缓存带来问题，比如：数据一致性问题

数据一致性的产生原因

缓存和数据库中的数据不同步
所以需要缓存更新策略。

缓存更新策略

主动更新（手动）。手动编码实现缓存更新，在修改数据库的同时更新缓存

双写方案（Cache Aside Pattern）：

人工编码方式，缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存。使用困难，灵活度高。

1）读取（Read）：当需要读取数据时，首先检查缓存是否存在该数据。如果缓存中存在，直接返回缓存中的数据。如果缓存中不存在，则从底层数据存储（如数据库）中获取数据，并将数据存储到缓存中，以便以后的读取操作可以更快地访问该数据。

2）写入（Write）：当进行数据写入操作时，首先更新底层数据存储中的数据。然后，根据具体情况，可以选择直接更新缓存中的数据（使缓存与底层数据存储保持同步），或者是简单地将缓存中与修改数据相关的条目标记为无效状态（缓存失效），以便下一次读取时重新加载最新数据

使用双写方案需要 使用删除缓存模式

删除缓存模式：

更新数据时更新数据库并删除缓存，查询时更新缓存，无效写操作较少（推荐使用）

选择使用删除缓存模式，先操作数据库？

先操作数据库

先操作数据库：先更新数据库，再删缓存

1. 当线程1在查询缓存且未命中，此时线程1查询数据，查询完准备写入缓存时，
2. 由于没有加锁线程2乘虚而入，线程2在这期间对数据库进行了更新，
3. 此时线程1将旧数据返回了，出现了脏读。

这个事件发生的概率很低，因为先是需要满足缓存未命中，且在写入缓存的那段事件内有一个线程进行更新操作，缓存的查询很快，这段空隙时间很小，所以出现脏读现象的概率也很低

这种方式的不足之处：存在脏读现象，但概率较小

选择先更新数据库，再删除缓存。那么如何保证缓存与数据库的操作的原子性（同时成功或失败）？

数据库操作的原子性

对于单体系统1，将缓存与数据库操作放在同一个事务中（当前项目就是一个单体项目，所以选择这种方式）