双写一致性
当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致。
注意这里是对数据库进行写操作而不是读操作，通常我们有两种方式完成这个写操作，分别是：先删除缓存再修改数据库 和 先修改数据库再删除缓存，但是这两种方式都存在问题（出现脏数据）。
先删除缓存再修改数据库：
先删除缓存再修改数据库的话，如果在 线程1 删除缓存后有 线程2 对数据进行了查询（此时数据库中的数据仍然是旧数据，且缓存中已经没有数据）并将查询的值写入缓存，那么缓存中存放的就是旧数据，此时 线程1 也完成了对数据库的更新，那么就会出现数据库是新数据而缓存是旧数据的情况。
先修改数据库再删除缓存：
我们这里讨论一种特殊情况，就是缓存中的数据过期了，此时 线程1 去查缓存查不到，就会去访问数据库（此时数据库是旧数据），突然 线程2 横插一脚，它来执行了一个更新数据库的操作，把数据库的数据更新为了新数据，并去删除缓存（虽然缓存中没有数据，不过不影响），线程2 执行完毕后 线程1 继续执行，把它访问数据库（旧数据）的数据更新到缓存中，这样就出现了缓存是旧数据而数据库是新数据的情况。
为了减少脏数据的出现，我们可以使用下面这种方法
延迟双删：
在删除缓存、修改数据库后再次进行一次缓存删除，注意要延时（因为数据库也可能有子节点，需要给时间给主从节点的数据同步），不过延时的时间并不能确定，所以依然有脏数据出现的可能，但是也已经极大的控制了这个可能性。
如果我们的系统有强一致性的要求，就需要使用分布式锁来实现了
分布式锁：
这种方法呢就保证了强一致性，但是性能较差，我们可以用读写锁（ReadWriteLock）优化一下
共享锁readLock，只限制写操作，加了这个锁后不影响别人的读操作（读操作时添加，读读不互斥，读写互斥）
独占锁writeLock，读写都影响（写操作时添加）
毕竟是加锁，其实这种方法的性能也是不高，不过保证了强一致性，在我们对强一致性要求不高（也许延迟一致的时候），可以使用下面两种异步通知的方法。
基于MQ的异步通知：
基于Canal的异步通知：
这种方法更好一点，canal会伪装成mysql的一个从节点，不会对代码进行侵入。
两种异步通知的方法当然都是存在短暂的延迟的，不能保证强一致性，都是最终数据都会变成一致的，我们可以按需选择自己的方法。