如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性 ？

解答思路：

在解决缓存与数据库双写时的数据一致性问题时，主要需要考虑的是缓存击穿、缓存雪崩、数据竞争等可能出现的问题。以下是解决这个问题的主要策略：

1. 读写操作加锁：当进行写操作时，对缓存和数据库加锁，保证同一时间只有一个写操作进行，避免数据竞争。写操作完成后释放锁，然后进行读操作。这样可以避免在写操作未完成时，读操作读取到旧数据或者部分更新的数据。
2. 使用分布式锁：在高并发环境下，可以使用分布式锁来保证缓存和数据库之间的数据一致性。分布式锁允许多个节点共享同一把锁，但在同一时刻只有一个节点能够获得锁进行写操作。当节点释放锁后，其他节点可以获取锁进行读写操作。这样可以避免数据竞争和重复写入的问题。
3. 引入时间戳或者版本号机制：在进行写操作时，同时更新缓存和数据库的时间戳或版本号。读操作在读取数据时，检查缓存中的数据是否过期或者版本号是否一致，如果不一致则从数据库中读取最新数据并更新缓存。这样可以避免读取到旧数据的问题。
4. 事务一致性：在进行缓存和数据库的写操作时，使用事务来保证操作的原子性。在事务提交前，缓存和数据库的数据都保持不变，只有当事务成功提交后，缓存和数据库的数据才会被更新。这样可以保证缓存和数据库的数据一致性。但是需要注意的是，这种方式可能会对系统的并发性能产生影响。

最优回答：

为了保证缓存与数据库双写时的数据一致性，我们可以采用读写操作加锁、使用分布式锁、引入时间戳或版本号机制以及事务一致性等方法。其中，根据具体的业务场景和需求，可能需要结合多种策略来确保数据的一致性。同时，我们还需要对缓存击穿、缓存雪崩等问题进行预防和处理。

1. 缓存击穿：当缓存中没有数据，而数据库中有数据时，如果此时有大量的并发请求查询这个key，会频繁去数据库中查询而引发性能问题。解决这个问题的一种方式是使用互斥锁或者分布式锁保证只有一个请求去数据库中查询数据并放入缓存中。
2. 缓存雪崩：当大量的key同时失效，导致大量的请求都去查询数据库，造成数据库的压力瞬间增大。解决这个问题的一种方式是给缓存的key设置不同的过期时间，避免大量key在同一时间过期。此外还可以使用分布式锁等策略来避免数据竞争和重复写入的问题。
3. 数据竞争：多个进程或线程同时访问共享资源（如缓存和数据库），可能会引发数据竞争问题。为了保证数据的一致性，需要使用锁或其他同步机制来避免数据竞争。