缓存更新策略

问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？

方法A: 步骤：1. 删除缓存，2.更新DB , 3.下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果另外一个读任务发生在"更新DB"之前，那么缓存就"更新DB"之前的“脏数据”；

方法B: 步骤：1.更新DB，2.更新缓存； 存在的问题：如果发生并发“更新数据”，程序不能保证“更新缓存”的先后顺序，存在“脏数据”的可能性；

方法C: 步骤：1.更新DB, 2. 删除缓存； 3. 下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果在步骤1“更新DB”之前，有一个并发读任务没有命中缓存，从DB读取到“老数据”，在步骤2之后才把“老数据”更新到缓存，那么缓存中就是“脏数据”；

思考：方法C采取的策略，在实际场景中发送的概率比前两种方法小很多；但是怎么完全杜绝这种问题呢？答案是分布式事务-2PC/3PC or Paxos, 但分布式事务会增加系统复杂度，降低系统可用性；所以实际项目中，采用方法C.