缓存只读模式下，在更新数据库和删除缓存值的过程中，无论这两个操作的执行顺序谁先谁后，只要有一个操作失败了，就会导致客户端读取到旧值。
如何解决数据不一致问题
对于读写缓存来说，要想保证缓存和数据库中的数据一致，就要采用同步直写策略。不过，需要注意的是，如果采用这种策略，就需要同时更新缓存和数据库。所以，我们要在业务应用中使用事务机制，来保证缓存和数据库的更新具有原子性，也就是说，两者要不一起更新，要不都不更新，返回错误信息，进行重试。
只读缓存模式下，还有一种方式：重试机制。
具体来说，可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中。当应用没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。
如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作，此时，我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了。否则的话，我们还需要再次进行重试。如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。
下图显示了先更新数据库，再删除缓存值时，如果缓存删除失败，再次重试后删除成功的情况：
并发场景下的一致性问题
情况一：先删除缓存，再更新数据库。
解决方案：在线程 A 更新完数据库值以后，我们可以让它先 sleep 一小段时间，再进行一次缓存删除操作。
之所以要加上 sleep 的这段时间，就是为了让线程 B 能够先从数据库读取数据，再把缺失的数据写入缓存，然后，线程 A 再进行删除。所以，线程 A sleep 的时间，就需要大于线程 B 读取数据再写入缓存的时间。
这样一来，其它线程读取数据时，会发现缓存缺失，所以会从数据库中读取最新值。因为这个方案会在第一次删除缓存值后，延迟一段时间再次进行删除，所以我们也把它叫做“延迟双删”。
情况二：先更新数据库值，再删除缓存值。
这种场景下，在缓存删除完成之前，期间会有不一致数据问题短暂存在，一般来说我们是能够接受的。
总结
读写缓存：同步直写策略。
只读缓存：
在大多数业务场景下，我们会把 Redis 作为只读缓存使用。针对只读缓存来说，我的建议是，优先使用先更新数据库再删除缓存的方法。原因有两个：
- 先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力；
- 如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置。
不过，当使用先更新数据库再删除缓存时，也有个地方需要注意，如果业务层要求必须读取一致的数据，那么，我们就需要在更新数据库时，先在 Redis 缓存客户端暂存并发读请求，等数据库更新完、缓存值删除后，再读取数据，从而保证数据一致性。
