在并发请求的复杂场景中，数据库锁问题一直是开发者需要重点关注的难题，尤其是缓存删除与数据库更新的先后顺序，处理不当就可能引发数据不一致等严重问题。

当存在多个并发请求时，缓存与数据库之间的交互逻辑变得错综复杂。假设一个系统同时面临数据更新和读取操作，若缓存删除和数据库更新顺序不合理，可能出现读取到旧数据的情况。

先来看缓存删除在前，数据库更新在后的场景。当有更新请求到达时，首先删除缓存中的数据，确保后续读取操作不会从缓存中获取到旧数据。接着进行数据库更新，将最新的数据持久化存储。然而，这种顺序在并发环境下也存在风险。如果在缓存删除后、数据库更新前，有新的读取请求进来，由于缓存已空，会转而从数据库读取数据，此时读取到的依旧是旧数据，然后再将旧数据重新写入缓存，这就导致了数据不一致。

再分析数据库更新在前，缓存删除在后的情况。先对数据库进行更新操作，保证数据库中的数据是最新的。随后删除缓存，让后续读取请求能获取到最新数据。但这种顺序同样有隐患，在高并发场景下，如果数据库更新完成后，缓存删除操作因为某些原因（如网络延迟、系统故障）未能成功执行，那么缓存中的旧数据依然存在，后续读取请求仍会获取到错误信息。

为了解决这一问题，开发者可以采用一些优化策略。例如使用分布式锁来保证同一时间只有一个请求能进行缓存删除和数据库更新操作，避免并发冲突。或者引入消息队列，将缓存删除和数据库更新操作异步化处理，确保操作的顺序性和完整性。

在并发请求场景中，合理安排缓存删除与数据库更新的先后顺序，并采取有效的优化措施，是确保系统数据一致性和稳定性的关键所在，开发者需根据实际业务场景谨慎抉择和优化。