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：

　　请求A进行写操作，删除缓存

　　请求B查询发现缓存不存在

　　请求B去数据库查询得到旧值

　　请求B将旧值写入缓存

　　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：

　　请求A进行写操作，删除缓存

　　请求A将数据写入数据库了，

　　请求B查询缓存发现，缓存没有值

　　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

　　请求B将旧值写入缓存

　　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。