1、延迟双删
延迟双删策略是一种用于解决缓存与数据库之间数据一致性问题的方法。其基本思想是在更新数据库时，通过两次删除缓存的操作来尽可能地保证数据的一致性。具体步骤包括：首先，在更新数据库之前删除缓存；然后，执行数据库更新操作；最后，在延迟一段时间后再次删除缓存。
优点：
- 减少缓存污染：通过两次删除缓存，可以在一定程度上减少在数据库更新过程中缓存被旧数据污染的可能性。
- 平衡性能与一致性：延迟双删策略通过延迟删除缓存来平衡系统的一致性和性能需求，避免频繁的缓存更新操作对系统性能的影响。
局限性：
- 最终一致性：延迟双删策略只能保证最终一致性，即在一定延迟后缓存与数据库的数据会保持一致，但不能保证强一致性。在高并发场景下，仍然存在数据不一致的风险。
- 延迟时间设定：延迟时间的设定是一个难题。设置过短可能无法有效防止旧数据写入缓存，设置过长则可能影响系统的响应速度和性能。
- 并发问题：在高并发环境下，即使采用了延迟双删策略，仍然可能存在多个请求同时操作缓存和数据库的情况，导致数据不一致。
延迟双删策略可以在一定程度上保证Redis缓存与数据库之间的一致性，但它并不能完全保证在所有情况下的一致性，属于弱一致性。
2、异步更新(异步通知)
在更新数据库数据时，同时发送一个异步通知给Redis，让Redis知道数据库数据已经更新，需要更新缓存中的数据。这个过程是异步的，不会阻塞数据库的更新操作。当Redis收到异步通知后，会立即删除缓存中对应的数据，确保缓存中没有旧数据。这样，即使在这个过程中有新的读请求发生，也不会读取到旧数据。等到数据库更新完成后，Redis再次从数据库中读取最新的数据并缓存起来。
这种异步通知的方式，可以确保Redis中的数据与数据库中的数据保持一致，避免出现数据不一致的情况。这种方案可以降低数据不一致的风险，但仍然无法完全避免。因为消息队列本身也可能因为各种原因丢失消息。
3、使用Redis的事务支持
Redis提供了事务（Transaction）支持，可以将一系列的操作作为一个原子操作执行。我们可以利用Redis的事务来实现MySQL和Redis的原子更新。
redisTemplate.execute(new Sessioncallback<Object>(){@0verridepublic Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {// 开启事务operations.multi();// 更新MySQLuserMapper.update(user);// 更新Redisoperations.opsForValue().set("user_" + user.getId(),user);// 执行事务operations.exec();return null;}
});使用Redis事务可以确保MySQL和Redis的更新在同一事务中执行，避免了中间出现不一致的情况。但需要注意的是，Redis的事务并非严格的ACID事务，可能存在部分成功的情况。
