缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；
缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。
不一致如何发生：
对于读写缓存来说，写缓存时同步写数据库，需要使用事务保证缓存和数据库的更新具有原子性。弱一致性情况下，可以使用异步写回。
对于只读缓存，删改数据需要既更新数据库，又删除缓存。如果不使用事务，就会出现数据不一致。
比如先更新数据库，再删除缓存。更新成功，删除缓存失败，则缓存中为旧值。如果先删除缓存再更新数据库，则缓存删除成功，数据库更新失败，再访问数据库，数据库还是旧值。
解决方案
需要重试机制，当两个操作任意一个失败时，重新执行。
特别的，当数据库更新成功，缓存删除也成功时，其实也有可能不一致。比如删除了缓存，还未更新数据库。线程B此时读取数据库中旧值并写到缓存。
解决方法：延迟双删。sleep是为了等B线程执行完写缓存操作。sleep时间根据读数据和写缓存时间来估算。
redis.delKey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
redis.delKey(X)
比如更新了数据库，还未删除缓存时。B线程就开始读数据，从缓存读到旧值。不过这种情况下缓存会马上被删除，所以影响较小。
2、缓存雪崩
大量请求无法在redis得到处理，从而打到数据库。主要原因：
缓存中大量数据同时过期，应用访问时无法命中缓存，从而都请求到数据库；
redis宕机。
解决方案：
过期时间增加随机数；
发生雪崩时进行服务降级。非核心数据直接返回默认值或错误；
限流熔断，当数据库负载突升时，暂停业务应用对缓存的访问。
3、缓存击穿
热点数据过期失效，大量请求突然打到数据库。
解决方法
热点数据不设置过期时间。
4、缓存穿透
数据不在缓存中，也不在数据库中。可能原因：
业务层误操作，删除了数据库数据。
恶意攻击。
解决方案：
缓存默认值；
使用布隆过滤器快速判断数据是否存在；
前端进行请求检查。
在实际的业务中，以上异常场景可能会同时出现，排查时要根据自己的情况进行针对性分析。
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