掘地三尺搞定Redis与MySQL数据一致性问题(9)

读请求可能出现少量读取旧数据的情况，但是很快旧数据就会被删除，之后的请求都能获取最新数据，问题不大。
还有一种比较极端的情况，缓存自动失效的时候又遇到了高并发读写的情况，假设这会有两个请求，一个线程 A 做查询操作，一个线程 B 做更新操作，那么会有如下情形产生：

缓存忽然失效
缓存的过期时间到期，缓存失效。线程 A 读请求读取缓存，没命中，则查询数据库得到一个旧的值（因为 B 会写新值，相对而言就是旧的值了），准备把数据写到缓存时发送网络问题卡顿了。线程 B 执行写操作，将新值写数据库。线程 B 执行删除缓存。线程 A 继续，从卡顿中醒来，把查询到的旧值写到入缓存。
码哥，这咋玩，还是出现了不一致的情况啊。
不要慌，发生这个情况的概率微乎其微，发生上述情况的必要条件是：
步骤 （3）的写数据库操作要比步骤（2）读操作耗时短速度快，才可能使得步骤（4）先于步骤（5）。缓存刚好到达过期时限。
通常 MySQL 单机的 QPS 大概 5K 左右，而 TPS 大概 1k 左右，（ps：Tomcat 的 QPS 4K 左右，TPS = 1k 左右）。
数据库读操作是远快于写操作的（正是因为如此，才做读写分离），所以步骤（3）要比步骤（2）更快这个情景很难出现，同时还要配合缓存刚好失效。
所以，在用旁路缓存策略的时候，对于写操作推荐使用：先更新数据库，再删除缓存。

4. 一致性解决方案有哪些？

最后，针对 Cache-Aside (旁路缓存) 策略，写操作使用先更新数据库，再删除缓存的情况下，我们来分析下数据一致性解决方案都有哪些？

4.1 缓存延时双删

如果采用先删除缓存，再更新数据库如何避免出现脏数据？
采用延时双删策略。