并发环境下，先操作数据库还是先操作缓存？
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转自：捡田螺的小男孩
在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作，先操作数据库还是先操作缓存呢？本文将分5种方案展开阐述对比，谢谢阅读~
缓存维护方案一
如果是一读（线程B）一写（线程A）操作，「先操作缓存，再操作数据库」。流程图如下所示：
线程 A 发起一个写操作，第一步 del cache；
线程 A 第二步写入新数据到 DB；
线程 B 发起一个读操作，cache miss 缓存失效了；
线程 B 从 DB 获取最新数据；
线程 B 执行 set cache，把从 DB 读到的数据，更新到缓存。
这样看，没啥问题。我们再看第二个流程图：
线程 A 发起一个写操作，第一步 del cache；
此时线程 B 发起一个读操作，cache miss；
线程 B 继续读 DB，读出来一个老数据；
然后老数据设置入 cache；
线程 A 写入 DB 最新的数据。
OK，酱紫，就有问题了吧，老数据入到缓存了，每次读都是老数据啦，缓存与数据与数据库数据不一致了。
缓存维护方案二
上个方案是一读一写，如果是双写操作，先操作缓存，在操作数据库，会怎么样呢？
线程 A 发起一个写操作，第一步 set cache；
线程 A 第二步写入新数据到 DB；
线程 B 发起一个写操作，set cache；
线程 B 第二步写入新数据到 DB。
这样看，也没啥问题。但是有时候可能事与愿违，我们再看第二个流程图：
线程 A 发起一个写操作，第一步 set cache；
线程 B 发起一个写操作，第一步 set cache；
线程 B 写入数据库到 DB；
线程 A 写入数据库到 DB。
执行完后，缓存保存的是 B 操作后的数据，数据库是 A 操作后的数据，缓存和数据库数据不一致了。
缓存维护方案三
一写（线程 A）一读（线程 B）操作，先操作数据库，再操作缓存。
线程 A 发起一个写操作，第一步 write DB；
线程 A 第二步 del cache；
线程 B 发起一个读操作，cache miss；
线程 B 从 DB 获取最新数据；
线程 B 同时 set cache。
有些朋友可能认为，在第 2 步删除缓存之前，线程 B 读过来呢？这时候，读到的是缓存老数据，这个可以认为是正常业务逻辑呀，下次再读取就是正确数据了。
这种方案没有明显的并发问题。但步骤二删除缓存失败还是个问题，不过概率比较小，优于方案一和方案二，平时工作中也是使用方案三。
综上对比，我们一般采用方案三，但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢？
缓存维护方案四
这个是方案三的改进方案，都是先操作数据库再操作缓存，我们来看一下流程图：
通过数据库的 binlog 来异步淘汰 key。以 MySQL 为例 ，可以使用阿里的 canal 将 binlog 日志采集发送到 MQ 队列里面，然后通过 ACK 机制 确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。
但是呢还有个问题，如果是主从数据库呢？
缓存维护方案五
主从 DB 问题：因为主从 DB 同步存在延时时间。如果删除缓存之后，数据同步到备库之前已经有请求过来时，会从备库中读到脏数据，如何解决呢？解决方案如下流程图：
缓存维护总结
综上所述，在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，先操作数据库，再操作缓存。如下：
读取缓存中是否有相关数据； 如果缓存中有相关数据 value，则返回； 如果缓存中没有相关数据，则从数据库读取相关数据放入缓存中 key->value，再返回； 如果有更新写数据，则先操作数据库，再操作缓存； 为了保证第四步更新缓存成功，使用 binlog 异步通知操作； 如果是主从数据库，binglog 取自于从库； 如果是一主多从，每个从库都要采集 binlog，然后消费端收到最后一台 binlog 数据才删除缓存。
Redis 分布式缓存 Java 框架
【讨论】：缓存同步、如何保证缓存一致性、缓存误用
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