MySQL和Redis中数据的一致性的两种解决方案

Redis 在互联网行业中使用最为广泛。Redis 在很多时候也被称为“内存数据库”，它集合了缓存和数据库的优势，但并非开启持久化和主备同步机制就可以高枕无忧。从架构设计的角度思考：缓存就是缓存，缓存数据会随时丢失，缓存存在的目的是拦截到数据库的请求，相比数据的可靠性、一致性，还是吞吐量、稳定性优先。

缓存有三大矛盾：

1. 缓存实时性和一致性问题：当有了写入后咋办？

2. 缓存的穿透问题：当没有读到咋办？

3. 缓存对数据库高并发访问：都来访问数据库咋办？

第一个也就是本问题。而解决这三大矛盾的刷新策略包括：

1. 实时策略——用户体验好，是默认应该使用的策略；

2. 异步策略——适用于并发量大，但是数据没有那么关键的情况，好处是实时性好；

3. 定时策略——并发量实在太大，数据量也大的情况，异步都难以满足的场景；

实时策略是最常用的策略，也是保持实时性最好的策略：

• 读取的过程，应用程序先从 cache 取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。如果命中，应用程序从 cache 中取数据，取到后返回。

• 写入的过程，把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效，失效后下次读取的时候，会被写入缓存。

从用户体验的角度，应该数据库有了写入，就马上废弃缓存，触发一次数据库的读取，从而更新缓存。

在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。具体业务流程如下：

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。不管是先写数据库，再删除缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举个例子：

1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。

2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。

因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。如何解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。

一、 延时双删策略

在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。具体步骤是：

1）先删除缓存

2）再写数据库

3）休眠500毫秒（根据具体的业务时间来定）

4）再次删除缓存。

那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？

需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

当然，这种策略还要考虑 redis 和数据库主从同步的耗时。最后的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时的基础上，加上几百ms即可。比如：休眠1秒。

二、设置缓存的过期时间

从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存

结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。

三、如何写完数据库后，再次删除缓存成功？

上述的方案有一个缺点，那就是操作完数据库后，由于种种原因删除缓存失败，这时，可能就会出现数据不一致的情况。这里，我们需要提供一个保障重试的方案。

1、方案一具体流程

（1）更新数据库数据；

（2）缓存因为种种问题删除失败；

（3）将需要删除的key发送至消息队列；

（4）自己消费消息，获得需要删除的key；