SQL缓存一致性需应用层主动设计，推荐写后失效策略（先更新DB再删缓存），避免先删缓存后更新DB；读多写少场景宜用懒加载，高一致性需求可预热缓存；并发下可用分布式锁、版本号或MQ保障顺序；需建立比对、告警、手动刷新等兜底机制。
SQL缓存一致性不是靠数据库自动解决的，而是由应用层结合缓存策略主动设计和控制的。核心矛盾在于：数据库改了，缓存没同步，用户就可能读到旧数据；而盲目删缓存或强刷缓存，又可能引发性能抖动或并发问题。关键是要在「及时性」和「可用性」之间找平衡。
最常用、也最稳妥的做法是「写后失效（Cache-Aside + Delete on Write）」：先更新数据库，再删除对应缓存key，下次读请求自然触发回源加载新数据。
不建议直接「写缓存+写DB」双写，极易因网络、顺序、异常导致不一致。更可控的方式是「只删不写」，让读请求按需重建缓存（Lazy Load）。
当多个线程/服务同时修改同一条记录时，删缓存和更新DB的顺序可能被交叉执行，导致脏数据残留。常见防御手段：
再严谨的设计也无法100%杜绝异常。需要建立可观测性和自愈能力：
不复杂但容易忽略。真正决定一致性的，从来不是缓存工具本身，而是你对数据流的理解和对异常路径的敬畏。
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