一、不一致的原因分析

1. 緩存更新策略不當

• 先更新數據庫后刪除緩存：刪除緩存失敗會導致不一致

• 先刪除緩存后更新數據庫：并發請求可能導致不一致

• 緩存穿透：大量請求直接打到數據庫，繞過緩存

2. 并發操作問題

• 讀寫并發：讀請求獲取舊緩存時，寫請求更新了數據庫但未更新緩存

• 寫寫并發：多個寫請求導致執行順序不確定

3. 數據更新失敗

• 緩存更新成功但數據庫更新失敗

• 數據庫更新成功但緩存更新失敗

4. 緩存過期策略

• 緩存過期后，大量請求同時觸發數據庫查詢（緩存擊穿）

• 緩存雪崩導致大量請求直接訪問數據庫

5. 異步處理延遲

• 使用消息隊列異步更新緩存時存在延遲

• 數據庫主從同步延遲導致讀取從庫數據不一致

二、解決方案

1. 緩存更新策略優化

(1) Cache Aside Pattern (旁路緩存模式) - 推薦

// 讀操作
public Data getData(Long id) {// 1. 先讀緩存Data data = redis.get(id);if (data != null) {return