Redis是一种高性能的内存数据库，它可以提供多种数据结构和功能，如缓存、消息队列、分布式锁等。在分布式系统中，Redis通常作为缓存层，用来提高数据访问的效率和降低后端数据库的压力。然而，使用Redis缓存也会带来一些问题，其中一个就是双写一致性问题。
所谓双写一致性问题，就是指当数据库和缓存同时更新时，可能会出现数据不一致的情况。例如，当一个请求先更新了数据库，然后更新了缓存，而另一个请求先读取了缓存，然后读取了数据库，就可能会得到不同的结果。这种情况在高并发场景下更容易发生，因为请求之间的执行顺序是不确定的。
为了解决双写一致性问题，有三种常见的方案：
1.先删除缓存，再更新数据库
2.先更新数据库，再更新缓存
3.先更新数据库，再删除缓存
每种方案都有各自的优缺点，没有绝对的好坏。下面我们来分析一下：
1.先删除缓存，再更新数据库
这种方案的思路是，在更新数据库之前，先删除对应的缓存，这样可以避免缓存中存在脏数据。然后再更新数据库，如果成功，则结束；如果失败，则回滚数据库，并重新设置缓存。
这种方案的优点是简单易实现，不需要额外的同步机制。缺点是可能会导致缓存穿透和数据库压力增加。缓存穿透是指当缓存中没有数据时，请求直接访问数据库，如果有大量这样的请求，就会给数据库带来很大的压力。为了避免缓存穿透，可以使用空值缓存或者布隆过滤器等技术。
1.先更新数据库，再更新缓存
这种方案的思路是，在更新数据库之后，再更新对应的缓存，这样可以保证缓存中的数据是最新的。如果更新数据库失败，则回滚数据库，并不更新缓存。
这种方案的优点是可以避免缓存穿透和数据库压力增加。缺点是可能会导致缓存不一致和数据丢失。缓存不一致是指当多个请求同时更新同一条数据时，可能会出现不同的执行顺序，导致最终的缓存结果与数据库不一致。例如，请求A先更新了数据库为1，然后更新了缓存为1；请求B后更新了数据库为2，但在更新缓存之前被打断；此时请求C读取了缓存为1，与数据库为2不一致。数据丢失是指当更新缓存失败时，可能会导致数据丢失。例如，请求A先更新了数据库为1，然后在更新缓存时失败；此时请求C读取了旧的缓存为0，与数据库为1不一致，并且无法恢复。为了避免这些问题，可以使用消息队列或者分布式锁等技术来保证同步顺序和重试机制。
1.先更新数据库，再删除缓存
这种方案的思路是，在更新数据库之后，再删除对应的缓存，这样可以保证缓存中的数据是最新的。如果更新数据库失败，则回滚数据库，并不删除缓存。
这种方案的优点是可以避免缓存不一致和数据丢失。缺点是可能会导致缓存穿透和数据库压力增加。与第一种方案类似，当缓存中没有数据时，请求直接访问数据库，如果有大量这样的请求，就会给数据库带来很大的压力。为了避免缓存穿透，可以使用空值缓存或者布隆过滤器等技术。