在分佈式系統和高併發應用中，緩存與數據庫的一致性是一個核心挑戰。關於"先刪除緩存還是先更新數據庫"的問題，業界有深入研究和多種實踐方案。以下是綜合分析：

兩種策略對比

1. 先刪除緩存，再更新數據庫（Cache-Aside模式）

流程

1. 刪除緩衝中的數據
2. 更新數據庫中的新數據

優點

• 實現簡單直觀
• 確保後續讀取能獲取最新數據（因為緩存已刪除）
  缺點

• 在併發讀寫時可能導致髒數據

  • 線程A刪除緩存
  • 線程B讀取緩存未命中，從數據庫讀取舊值
  • 線程B將舊值寫入緩存
  • 線程A更新數據庫
  • 結果：緩存中是舊數據，數據庫是新數據

• 會放大"讀寫併發"導致的數據不一致問題

  2. 先更新數據庫，再刪除緩存（Write-Through模式）

  流程：

• 更新數據庫中的新數據
• 刪除緩存中的舊數據

優點：

• 併發風險較低
• 即使刪除緩存失敗，下次讀取也能獲取正確數據
• 減少了緩存和數據庫不一致的時間窗口
• 數據庫作為持久層存儲，先更新可以保證數據的可靠性和一致性
• 實現簡單，不需要複雜分佈式事務
  缺點：
• 在極短時間內可能有髒讀（概率極低）

• 如果第二步刪除緩存失敗，會導致數據庫中的數據已更新，緩存還是舊數據

  推薦方案和最佳實踐

  採用"先更新數據庫，再刪除緩存"，原因如下：

• 出現不一致的概率極低，需要同時滿足：

  • 緩存剛好過期
  • 併發讀操作發生在數據庫更新後、緩存刪除前
• 即使出現不一致，持續時間也很短（直到下次緩存更新）

• 符合讀多寫少業務場景的性能需求：

  • 大多數系統查詢遠多於更新
  • 刪除緩存讓下一次查詢觸發緩存重建，可以保持數據新鮮

  增強方案

  對於嚴格要求一致性的場景，可考慮以下增強措施：

  延遲雙刪策略

• 先刪除緩存
• 更新數據庫

• 延遲再刪除緩存（處理可能的髒讀）
  偽代碼示例

  public void updateData(Date newData) {
    // 1. 刪除緩存
    cache.delete(newData.getId());
    // 2. 更新數據庫
    dataabse.update(newData);
    // 3. 延遲雙刪
    executor.schedule(() -> {
        cache.delete(newDate.getId());
    }, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
  }

  為什麼不直接更新緩存？

  大多數方案選擇刪除緩存而非更新緩存，原因包括：

• 操作複雜性：更新緩存需要先查出整個數據模型，反序列化，修改特定字段，再序列化後更新；直接刪除簡單高效；
• 併發問題：直接更新緩存在併發環境下更容易出現數據覆蓋、寫亂等問題，除非引入複雜同步機制，否則難以保證一致性；
• 性能考慮：數據庫可能頻繁寫，但查詢未必那麼頻繁；直接更新緩存會有大量無效寫操作，浪費網絡和內存資源。

不同場景下的選擇建議

1. 讀多寫少場景：優先選擇先更新數據庫，再刪除緩存
2. 寫多讀少場景：可直接考慮更新緩存（Write-Through模式）
3. 強一致性要求場景：使用分佈式事務或2PC協議，結合延遲雙刪策略和重試機制
4. 最終一致性場景：採用簡單的先更新數據庫再刪除緩存，配合消息隊列異步處理

總結

在大多數場景下，"先更新數據庫，再刪除緩存"是最優的選擇，它能夠在性能和一致性之間取得良好的平衡。對於極高一致性要求的場景，可以通過延遲雙刪、消息隊列、分佈式鎖等機制進一步增強。