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缓存数据与持久化数据的一致性，这个问题总结了一下（看到了一个不错的博文），其实就是读和写，还有就是要注意谁先谁后的问题。
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。
也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。
按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的：
也就是说：我们会先去redis中判断数据是否存在，如果存在，则直接返回缓存好的数据。而如果不存在的话，就会去数据库中，读取数据，并把数据缓存到Redis中。
适用场合：如果数据量比较大，但不是经常更新的情况(比如用户排行)
而第二种Redis的使用，跟第一种的情况完成不同，具体的情况请看：
这里我们会先去redis中判断数据是否存在，如果存在，则直接更新对应的数据(这一步会把对应更新过的key记录下来，比如也保存到redis中比如：key为：save_update_keys【用lpush列表记录】)，并把更新后的数据返回给页面。而如果不存在的话，就会去先更新数据库中内容，然后把数据保存一份到Redis中。
NO10这步：后面的工作：后台会有相关机制把Redis中的save_update_keys存储的key，分别读取出来，找到对应的数据，更新到DB中。
优点：这个流程的主要目的是把Redis当作数据库使用，更新获取数据比DB快。非常适合大数据量的频繁变动(比如微博)。
缺点：对Redis的依赖很大，要做好宕机时的数据保存。(不过可以使用redis的快照AOF，快速恢复的话，应该不会有多大影响，因为就算Redis不工作了，也不会影响后续数据的处理。)
难点：在前期规划key的格式，存储类型很重要，因为这会影响能否把数据同步到DB。
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