不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
延时双删+过期时间
在进行写库操作的前后都进行删缓存的操作
1）先删除缓存：为了其他线程读取数据读不到，去数据库取
2）再写数据库
3）休眠n毫秒：为了防止该线程第二次删除后，而其他线程是在该线程写数据之前读取的数据库内容，导致缓存中的数据是从其他线程写进来的，这样就一直是脏数据了。
4）再次删除缓存
如何确定休眠的毫秒数
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒。
弊端
这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致（无法避免），而且又增加了写请求的耗时（延时导致的）。
异步更新缓存
1.技术整体思路：
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis
1）读Redis：热数据基本都在Redis
2）写MySQL:增删改都是操作MySQL
3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis
2.Redis更新
1）数据操作主要分为两大块：
- 一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
- 一个是增量（实时更新）
这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
2）读取binlog后分析 ，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
当然，这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。