（2.1）什么情况下缓存和数据库会不一致

在高并发的情况下，如果所有的数据都从数据库中去读取，那再强大的数据库系统都承受不了这个压力，因此我们会将部分数据放入缓存中，比如放入redis中。这是典型的用空间换时间的方式。

但是这个redis相当于是真实数据的一个副本，这就意味着如果数据库中数据发生变化的时候，就会导致缓存数据不一致的问题。

归根结底，只要有两份数据存在，数据一致性问题就是不可避免的。

（2.2）解决方法一：数据实时更新

当更新数据库的时候，同步更新缓存。

优点：数据一致性强，不会出现缓存雪崩的问题。

缺点：代码耦合度高，影响正常业务，增加一次网络开销。

适用环境：适用于数据一致性要求高的场景，比如银行业务，证券交易

（2.3）解决方法二：数据准实时更新

当更新数据库的同时，异步去更新缓存，比如更新数据库后把一条消息发送到mq中去实现。

优点：与业务解耦，不影响正常业务，不会出现缓存雪崩。

缺点：有较短的延迟，并且无法保证最终的一致性，需要补偿机制。

适用环境：写操作不频繁并且实时性要求不严格的场景。

（2.4）解决方法三：缓存失效机制

基于缓存本身的失效机制，具体实现方式为设置缓存失效时间，如果有缓存就从缓存中取数据，如果没缓存就从数据库中取数据，并且重新设置缓存。

优点：实现方式简单，与业务完美解耦，不影响正常业务。

缺点：有一定延迟，并且存在缓存雪崩的情况。

适用环境：适合读多写少的互联网环境，能接受一定的数据延时。

（2.5）解决方法四：定时任务更新

通过定时任务，按照一定时间间隔更新缓存。

优点：不影响正常业务，在特殊场景应用广泛。

缺点：不保证实时一致性，且需要为每个任务写一个调度代码。

适用环境：适用于需要复杂数据统计的缓存更新，比如展示高速车流量，五分钟一次的统计不会影响业务使用。

关于缓存一致性问题，需要具体场景具体分析，没有任何一种方案可以应用于所有场景，上述四种方式也并非全部实现方式。