如何选择两种缓存更新策略（写缓存+异步写库；写数据库+异步更新缓存）
借助消息队列实现数据同步+Redis的缓存更新策略是最常见的缓存方案，但是在不同场景下往往具有不同的优缺点，这里就来详细分析一下：
方案一：先更新缓存，再异步写数据库
优点：
- 极高的读性能： 数据始终在缓存中，读取延迟极低
- 更好的用户体验： 用户立即看到更新结果，无感知延迟
- 数据库压力小： 写操作异步化，数据库压力得到缓冲
- 高并发处理能力强： 适合写多读多的场景
缺点：
- 数据丢失风险： 如果消息队列或异步处理失败，缓存数据与数据库不一致且可能永久丢失
- 数据一致性难保证： 存在时间窗口的数据不一致
- 复杂度高： 需要完善的重试、补偿、数据修复机制
- 缓存污染： 错误的更新可能先污染缓存
适用场景：
- 对读取性能要求极高的场景（如社交媒体的点赞、计数）
- 可以接受一定程度数据丢失的业务
- 有完善监控和补偿机制的成熟团队
方案二：先写数据库，再异步更新缓存
优点：
- 数据可靠性高： 数据先持久化，不会丢失
- 强一致性保证： 数据库是唯一可信数据源
- 系统更健壮： 即使缓存更新失败，数据仍在数据库中
- 实现相对简单： 不需要复杂的数据修复机制
缺点：
- 读取延迟： 缓存更新前，可能读到旧数据
- 数据库压力大： 所有写操作直接打到数据库
- 缓存穿透风险： 高并发时，多个请求可能在缓存更新前同时访问数据库
- 用户体验稍差： 可能存在短暂的数据不一致
适用场景：
- 对数据一致性要求严格的场景（如电商交易、金融业务）
- 系统稳定性优先的项目
- 团队技术储备相对薄弱时
- 写操作不特别频繁的场景
最后，无论选择哪种方案，都建议设置合理的缓存过期时间作为兜底；实现缓存删除而非更新，避免并发问题；添加监控告警，及时发现数据不一致；考虑引入本地缓存减少Redis压力。