对于缓存和数据库的操作，主要有以下两种方式。

先删除缓存，数据库还没有更新成功，此时如果读取缓存，缓存不存在，去数据库中读取到的是旧值，缓存不一致发生。

延时双删的方案的思路是，为了避免更新数据库的时候，其他线程从缓存中读取不到数据，就在更新完数据库之后，再sleep一段时间，然后再次删除缓存。

sleep的时间要对业务读写缓存的时间做出评估，sleep时间大于读写缓存的时间即可。

流程如下：

如果反过来操作，先更新数据库，再删除缓存呢？

这个就更明显的问题了，更新数据库成功，如果删除缓存失败或者还没有来得及删除，那么，其他线程从缓存中读取到的就是旧值，还是会发生不一致。

这是网上很多文章里都有写过的方案。但是这个方案的缺陷会更明显一点。

先更新数据库，成功后往消息队列发消息，消费到消息后再删除缓存，借助消息队列的重试机制来实现，达到最终一致性的效果。

这个解决方案其实问题更多。

为了解决缓存一致性的问题单独引入一个消息队列，太复杂了。

其实，一般大公司本身都会有监听binlog消息的消息队列存在，主要是为了做一些核对的工作。

这样，我们可以借助监听binlog的消息队列来做删除缓存的操作。这样做的好处是，不用你自己引入，侵入到你的业务代码中，中间件帮你做了解耦，同时，中间件的这个东西本身就保证了高可用。

当然，这样消息延迟的问题依然存在，但是相比单纯引入消息队列的做法更好一点。

而且，如果并发不是特别高的话，这种做法的实时性和一致性都还算可以接受的。

每次放入缓存的时候，设置一个过期时间，比如5分钟，以后的操作只修改数据库，不操作缓存，等待缓存超时后从数据库重新读取。

如果对于一致性要求不是很高的情况，可以采用这种方案。

这个方案还会有另外一个问题，就是如果数据更新的特别频繁，不一致性的问题就很大了。

在实际生产中，我们有一些活动的缓存数据是使用这种方式处理的。

因为活动并不频繁发生改变，而且对于活动来说，短暂的不一致性并不会有什么大的问题。

我们以先更新数据库，再删除缓存来举例。

如果是更新的话，那就是先更新数据库，再更新缓存。

举个例子：如果数据库1小时内更新了1000次，那么缓存也要更新1000次，但是这个缓存可能在1小时内只被读取了1次，那么这1000次的更新有必要吗？

反过来，如果是删除的话，就算数据库更新了1000次，那么也只是做了1次缓存删除，只有当缓存真正被读取的时候才去数据库加载。

首先，我们要明确一点，缓存不是更新，而应该是删除。

删除缓存有两种方式：

针对缓存一致性要求不是很高的场景，那么只通过设置超时时间就可以了。

其实，如果不是很高的并发，无论你选择先删缓存还是后删缓存的方式，都几乎很少能产生这种问题，但是在高并发下，你应该知道怎么解决问题。