如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话，最好不要做这个方案：即 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里面去。串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但会导致系统吞吐量大幅度降低。
解决这个问题的最经典的模式，就是Cache Aside Pattern。
Cache Aside Pattern：
（1）读的时候先读缓存，如果缓存不存在的话就读数据库，取出数据库后更新缓存；如果存在的话直接读取缓存的信息。
（2）写的时候，先更新数据库，再删除缓存。
说到这个问题，又会出现很多问题：
（1）为什么是删除缓存，而不是更新缓存？
（2）为什么是先更新数据库，再删除缓存？不是先删除缓存，再更新数据库？
写的时候为什么是删除缓存不是更新缓存？
很多时候复杂的缓存场景，缓存不是仅仅从数据库中取出来的值。可能是关联多张表的数据并通过计算才是缓存需要的值。并且，更新缓存的代价有时候很高。对于需要频繁写操作，而读操作很少的时候，每次进行数据库的修改，缓存也要随之更新，会造成系统吞吐的下降，但此时缓存并不会被频繁访问到，用到的缓存才去算缓存。 删除缓存而不是更新缓存，是一种懒加载的思想，不是每次都重复更新缓存，只有用到的时候才去更新缓存，同时即使有大量的读请求，实际也就更新了一次，后面的请求不会重复读。Cache Aside Pattern存在的问题
问题：先更新数据库，再删除缓存，如果更新缓存失败了，导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，就出现数据不一致的问题。 解决思路：先删除缓存，再更新数据库。- 缓存删除失败：如果缓存删除失败，那么数据库信息没有被修改，保持了数据的一致性；
- 缓存删除成功，数据库更新失败：此时数据库里的是旧数据，缓存是空的，查询时发现缓存不存在，就查询数据库并更新缓存，数据保持一致。