1.缓存不一致问题

1.双写策略

也就是把数据库跟缓存都更新，但存在先更新数据库还是先更新缓存的问题，而且如果有一个写入失败，那么就会出现缓存不一致。 双写策略优化：通过加事物的方式，把缓存跟数据库都写入成功才提交，有一个不成功就回退，但是如果缓存服务挂掉，那么我们连数据库都没法操作，所以不合适。

2.读更新写删除（最常用）

我们生产中最常用的方式，也就是读的时候更新缓存（我们缓存的时间要设置的短一些），写的时候把缓存删掉，这里不会直接删掉，会存在大K问题，所以我们一般是把这个缓存设置一个一毫秒的期限，这样也算删除。他跟双写没什么本质区别，就是把一个写改成了删除，不过因为更新耗费资源多，所以我们“删除”更好。 他其实也没有解决缓存不一致问题，不过因为他实现非常简单，而且我们缓存时间比较短，所以等缓存过期就行了，一般情况下也满足需求了。

3.重试机制

就是更新缓存的时候加上一个重试机制，但是很鸡肋，用不上。 重试机制优化：为了解决重试时间过长堵塞其他进程的执行，所以我们可以使用协程采用异步更新的方式。不过，再怎么优化，这个重试机制就是比较鸡肋的

4.延迟双删

延迟双删就是更新数据库后，先删除一次缓存，然后设置一个延迟时间，再删除一次缓存，实现很简单，难点在于延迟时间是多长，他实际上是一个动态的区间，要根据不同的业务场景而定，不过一般来说500毫秒就足够了

5.异步更新缓存

异步更新有上述两个问题，应对缓存更新失败我们会给管理员开一个后门，人为设置缓存，人工维护给线上有时间排查。