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Redis在减少服务器的负载压力的同时，也带来的一些问题：最大的问题就是缓存中的数据和数据库的数据不一致的问题。
第一种是靠redis去维护数据的一致性，只有等内存不足的时候才会去更新缓存，但如果内存一直很充足，那么缓存的数据就一直不会更新。
第二种是给数据设置超时时间，比如30分钟，数据超时删除之后，缓存数据删除，从数据库里查询数据，更新缓存。但如果在30分钟之内更新了数据库里的数据，就造成了缓存和数据库数据不一致的问题。
第三种是靠编码控制，主动更新，并且以超时删除作为兜底方案。更新数据库的同时去更新缓存。
主动更新策略
第一种是由程序员操作缓存和数据库，保证数据一致性
第二种：由一个服务去保证缓存和数据库的一致性。对外是隐藏的，表面上只是调用了增删改查接口。但是想要维护一个这样的服务是比较凹i麻烦的。
第三种是，程序员只操作缓存，开一个线程定时的去看缓存和数据库的数据是否唯一，由其他线程保证数据的一致性。但是维护这样一个线程也是比较麻烦的。
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缓存和数据库更新策略
1、 reids的作用是为了查询更快，更新缓存的问题在于如果每次更新数据库都去更新缓存。更新100次数据库也就更新了100次缓存，但是这中间并没有任何查询操作。那其实这么多次的缓存更新是无效的。删除缓存就可以解决这个问题，因为删除只需要一次，等真正由查询的时候再去同步缓存，那么即使更新100次数据库，也只会同步一次缓存数据。
2、一般是单体服务，可以把数据库和缓存放在一个事务当中。
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3、操作缓存和更新数据库的顺序
先删除缓存，再更新数据库
正常情况下
异常情况下
当删除完缓存时，更新数据库需要的时间比较长时，这时线程2插入进来查询数据，查询缓存没有数据，就去查询数据库但那边还没有更新数据库，所以此时查出的数据还为10，再写入缓存，10。线程1完成更新数据库操作。结果就是缓存和数据库的结果不一致了。
先操作数据库再删除缓存
正常情况下
先更新数据库，再把缓存删除，下次去查询的时候，未命中，查询数据库，写入缓存，这样可以保证数据库和缓存的一致性。
异常情况下
前提条件：由于异常情况，缓存失效了
先查询缓存，未命中，查询数据库，这时查的数据是：10
此时线程2更新数据库为20，删除缓存。
最后线程1写入缓存，但写入的结果是10。就造成了数据库缓存不一致的结果。
总结：
1、由程序员操作缓存和数据库的一致性，可以更加保证数据库的一致性。
2、先操作数据库再更新缓存出现数据不一致的概率更小。