1. 淘汰缓存：如果是较为复杂的数据时，进行缓存的更新操作就会变得异常复杂，因此一般推荐选择淘汰缓存，而不是更新缓存。

　　2. 选择先淘汰缓存，再更新数据库，假如先更新数据库再淘汰缓存，如果淘汰缓存失败，那么后面的请求都会得到脏数据，直至缓存过期。假如先淘汰缓存再更新数据库，如果更新数据库失败，只会产生一次缓存穿透，相比较而言，后者对业务则没有本质上的影响。

　　3. 延时双删策略 如下场景：同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。 我们按如下步骤执行：

　　(1. 请求A进行写操作，删除缓存

　　(2. 请求B查询发现缓存不存在

　　(3. 请求B去数据库查询得到旧值

　　(4. 请求B将旧值写入缓存

　　(5. 请求A将新值写入数据库，次数便出现了数据不一致问题，此时我们可以采用延时双删策略得以解决。public void write(String key,Object data){ redisUtils.del(key); db.update(data); Thread.Sleep(100); redisUtils.del(key); }

　　这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。这个时间设定可根据俄业务场景进行一个调节。

　　4. 数据库读写分离的场景 假如有如下场景： 两个请求，

　　一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。 我们按如下步骤执行：

　　1. 请求A进行写操作，删除缓存

　　2. 请求A将数据写入数据库了

　　3. 请求B查询缓存发现，缓存没有值

　　4. 请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值

　　5. 请求B将旧值写入缓存

　　6. 数据库完成主从同步，从库变为新值 依旧采用延时双删策略解决此问题。

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