对于高并发请求(上万QPS)访问网站获取相关数据，而此时数据库正在更新数据，如何处理旧缓存？

处理高并发请求时，确保数据一致性与系统稳定性是关键。针对您提到的场景，可以采用以下策略来有效管理旧缓存，并在数据库更新期间保持系统的高性能：

1. 缓存更新策略：

   • 延迟双删法：这是一种常用的缓存更新策略。首先删除旧缓存，然后更新数据库，稍后再删除一次缓存（确保所有读取请求已经使用新数据）。这样可以减少数据库压力，因为大部分请求会在第一次删除后直接命中数据库，而第二次删除时，大部分客户端应该已经缓存了新数据。
   • 缓存预热：在数据库更新前，先将新数据加载到缓存中，然后再更新数据库。这样，在数据库更新完成时，可以直接切换到新的缓存数据，避免了缓存击穿的问题。

2. 限流与降级：

   • 应用层限流：使用如Sentinel等限流组件，限制每秒进入系统的请求数量，防止瞬间大量请求压垮系统。
   • 服务降级：在极端情况下，可以暂时关闭非核心功能或返回静态/默认数据，以保护核心服务和数据库。

3. 分布式缓存：

   • 使用阿里云的分布式缓存服务（如Redis、Memcache）来提高缓存的读写性能和容量，这些服务天然支持高并发访问，并且提供了主备容灾机制，增强了系统的可用性。

4. 数据库优化：

   • 读写分离：通过数据库的读写分离技术，将读操作分散到从库上，减轻主库的压力。
   • 分片与扩展：利用阿里云的DRDS（分布式关系型数据库服务）进行水平拆分，根据业务需求将数据分布到多个数据库节点，提升数据库处理能力。

5. 异步处理：

   • 对于非实时性的数据处理需求，可以引入消息队列（如RocketMQ）进行异步处理，将写操作放入队列，逐步消费并更新数据库，从而平滑写入压力。

6. 缓存一致性方案：

   • 使用如Canal这样的数据变更捕获工具，监听数据库的binlog变化，自动同步更新到缓存，保证数据的一致性，同时减少手动干预。

综上所述，处理高并发请求与数据库更新时，需要综合运用多种策略和技术手段，既要保证数据的实时性和一致性，也要确保系统的稳定运行。阿里云提供的丰富产品和服务，如分布式缓存、数据库服务、消息队列等，为实现这一目标提供了有力支持。