数据库和缓存一致性

方式一 先操作缓存

延迟双删：保证数据一致性，更新数据时进来先删除一次redis缓存，执行更新数据库以后，延时后再删除一次，再次删除需要评估第二个线程过来查询再放入缓存需要的耗时

方式二 先操作数据库

先操作数据再操作缓存可以保证最终一致性,极端情况下删除失败进行删除重试操作,异步发送消息到消息队列mq中

总结

强一致性就导致性能损耗，若要强一致性，就需要保证缓存和数据库操作的原子性，加大了中间链路的压力

删除失败进行删除重试操作，不管方式一还是方式二都适用。

但是通过每次业务操作层面去进行操作耦合度太高，可以使用cannal进行解耦。

cannal作用是监听mysql binlog日志，检测到数据发生修改，可以发送一条消息到springboot应用中，然后执行对应的删除缓存操作。这样删除重试操作就得到了解耦。

当然这种解耦方式引入了新的中间件cannal，如果项目目前技术没有mq，还需要引入mq，这样引入了更多的中间件，如果其他地方没有使用，也会增大运维成本以及发生错误的机会，需要根据实际业务考虑是否需要解耦，以及是否需要保证强一致性，或允许一定时间内出现不一致的情况。