针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速度。

• 如果数据在Redis存在，应用就可以直接从Redis拿到数据，不用访问数据库。

• 如果Redis里面没有，先到数据库查询，然后写入到Redis，再返回给应用。

问题一：

• 一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：

• 先操作Redis的数据再操作数据库的数据

• 先操作数据库的数据再操作Redis的数据

只要有一方失败就会导致数据不一致

这种情况需要更具的我们的业务场景而定，数据库的实时性一致性要求不是特别高的场合，

可以采用定时任务查询数据库数据定时同步到Redis的方案。由于我们是以数据库的数据为准的，所以给缓存设置一个过期时间，是保证最终一致性的解决方案。

问题二：

当存储的数据发生变化，Redis的数据也要更新的时候，我们有两种方案，一种就是直接更新，调用set；还有一种是直接删除缓存，让应用在下次查询的时候重新写入。

判断是不是要经过其他表的查询、接口调用、经过复杂的计算才能得到最新的数据，而不是直接从数据库拿到的值，如果是的话，建议直接删除缓存，这种方案更加简单，一般情况下也推荐删除缓存方案。

异常情况：

• 更新数据库成功，删除缓存失败。数据库是新数据，缓存是旧数据，发生了不一致的情况。

如果删除缓存失败，我们捕获这个异常，把需要删除的key发送到消息队列。然后自己创建一个消费者消费，尝试再次删除这个key，进行消息重试

• 先删除缓存，再更新数据库

如果有程序并发操作的情况下：

•线程A需要更新数据，首先删除了Redis缓存

•线程B查询数据，发现缓存不存在，到数据库查询旧值，写入Redis，返回

•线程A更新了数据库

例如，我们产品库缓存，可以通过建刷新缓存的任务，来进行缓存刷新，不管线程A还是线程B都是建刷新缓存的任务，在业务上可以对同一个刷新缓存的id进行去重

具体得结合自己的业务场景，面试官基本会问你项目中的缓存时怎么使用的，怎么保证一致性的