在開發(fā)中，一般會使用Redis緩存一些常用的熱點數(shù)據(jù)用來減少數(shù)據(jù)庫IO，提高系統(tǒng)的吞吐量

先了解一下分布式系統(tǒng)中的一致性概念。

強一致性：所有節(jié)點的數(shù)據(jù)必須實時同步，保證任何時候讀取到的數(shù)據(jù)都是最新的。

弱一致性：系統(tǒng)允許數(shù)據(jù)暫時不一致，但最終會達到一致狀態(tài)。

最終一致性：數(shù)據(jù)更新后，經(jīng)過一段時間，系統(tǒng)會逐步達到一致狀態(tài)。這個時間不固定，但在業(yè)務允許的范圍內(nèi)。

雙寫一致性：當數(shù)據(jù)同時存在于緩存（Redis）和數(shù)據(jù)庫（MySQL）時，兩者之間數(shù)據(jù)一致

 那么容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性問題的場景是：

• 數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，未更新緩存
• 刪除緩存后，數(shù)據(jù)庫更新失敗

一、策略模式

緩存可以提升性能、緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是使用緩存也會導致數(shù)據(jù)不一致性的問題。有三種經(jīng)典的緩存使用模式：

• Cache-Aside Pattern
• Read-Through/Write-through
• Write-behind

1、旁路緩存模式（Cache Aside Pattern）

Cache Aside Pattern的提出是為了盡可能地解決緩存與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致問題

流程：

• 讀取操作：先從緩存中讀取數(shù)據(jù)，緩存命中返回結(jié)果；緩存未命中，從DB中讀取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)寫入緩存。
• 更新操作：先更DB，再刪除緩存中的舊數(shù)據(jù)。

在日常開發(fā)中，一般使用了Cache Aside Pattern緩存更新策略模式，以數(shù)據(jù)庫為主，緩存為輔

public class CacheAsidePattern {
 
    private RedisService redis;
    private DatabaseService database;
 
    // 讀取操作
    public String getData(String key) {
        // 從緩存中獲取數(shù)據(jù)
        String value = redis.get(key);
        if (value == null) {
            // 緩存未命中，從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)
            value = database.get(key);
            if (value != null) {
                // 將數(shù)據(jù)寫入緩存
                redis.set(key, value);
            }
        }
        return value;
    }
 
    // 更新操作
    public void updateData(String key, String value) {
        // 更新數(shù)據(jù)庫
        database.update(key, value);
        // 刪除緩存中的舊數(shù)據(jù)
        redis.delete(key);
    }
}

？:Cache-Aside在操作數(shù)據(jù)庫時，為什么是先操作數(shù)據(jù)庫呢？為什么不先操作緩存呢？

1、先刪除緩存后，數(shù)據(jù)庫更新失敗

線程1：刪除緩存A，由于網(wǎng)絡問題沒有操作數(shù)據(jù)庫失敗

線程2：查詢A，緩存無數(shù)據(jù)，并把A寫入緩存

線程1：網(wǎng)絡堵塞結(jié)束，修改數(shù)據(jù)庫A為B

那么此時緩存是A【舊數(shù)據(jù)】，數(shù)據(jù)庫是B【新數(shù)據(jù)】，臟數(shù)據(jù)出現(xiàn)啦！??！

因此，Cache-Aside緩存模式，選擇了先操作數(shù)據(jù)庫而不是先操作緩存

2、先操作數(shù)據(jù)庫再刪除緩存方案

線程1：操作數(shù)據(jù)庫，A更新數(shù)據(jù)為B，刪除緩存A

線程2：查詢A，緩存無數(shù)據(jù)，并把B寫入緩存

這種方案下，在數(shù)據(jù)庫更新成功后到刪除Redis緩存數(shù)據(jù)之前的這段時間中，其他線程讀取的數(shù)據(jù)都是舊數(shù)據(jù)，等Redis刪除緩存后會重新從數(shù)據(jù)庫中讀取最新數(shù)據(jù)同步到Redis，這樣可以在一定程度上保證數(shù)據(jù)的最終一致性

但是在極端情況下，線程1的緩存刪除失敗，線程2讀取的也就是舊數(shù)據(jù)A，而不是新數(shù)據(jù)B了

這種方案也就是旁路緩存模式，那么Cache-Aside的優(yōu)缺點就是：

優(yōu)點：

簡單易懂，易于實現(xiàn)

讀性能高，因為大部分讀操作都會命中緩存

缺點：

更新數(shù)據(jù)庫后緩存可能還沒刪除，存在短暫的不一致

刪除緩存后，如果數(shù)據(jù)庫更新失敗，會導致數(shù)據(jù)不一致

？:Cache-Aside在寫入請求的時候，為什么是刪除緩存而不是更新緩存呢？

線程1：操作數(shù)據(jù)庫，更新數(shù)據(jù)為A，由于網(wǎng)絡問題未更新緩存

線程2：操作數(shù)據(jù)庫，更新數(shù)據(jù)為B，更新緩存為B

線程1：網(wǎng)絡堵塞結(jié)束，更新緩存為A

那么此時緩存是A【舊數(shù)據(jù)】，數(shù)據(jù)庫是B【新數(shù)據(jù)】，臟數(shù)據(jù)出現(xiàn)啦?。。?/p>

如果是刪除緩存取代更新緩存則不會出現(xiàn)這個臟數(shù)據(jù)問題?。?！

因此，Cache-Aside緩存模式，選擇了刪除緩存而不是更新緩存

適應場景：適用于讀多寫少的場景，特別是對數(shù)據(jù)一致性要求不是特別高的應用

2、讀寫穿透（Read-Through/Write-Through）

Read-Through：當緩存未命中時，自動從數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù)，并寫入緩存

Write-Through：當緩存更新時，同步將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫

和旁路緩存模式很像，只有寫操作不太一樣

public class ReadWriteThroughPattern {
 
    private RedisService redis;
    private DatabaseService database;
 
    // Read-Through
    public String readThrough(String key) {
        // 從緩存中獲取數(shù)據(jù)
        String value = redis.get(key);
        if (value == null) {
            // 緩存未命中，從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)
            value = database.get(key);
            if (value != null) {
                // 將數(shù)據(jù)寫入緩存
                redis.set(key, value);
            }
        }
        return value;
    }
 
    // Write-Through
    public void writeThrough(String key, String value) {
        // 將數(shù)據(jù)寫入緩存
        redis.set(key, value);
        // 同步將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫
        database.update(key, value);
    }
}

優(yōu)點：

• 保證了數(shù)據(jù)的強一致性，緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)始終同步。
• 讀寫操作都由緩存處理，數(shù)據(jù)庫壓力較小。

缺點：

• 寫操作的延遲較高，因為每次寫入緩存時都需要同步寫入數(shù)據(jù)庫，增加了系統(tǒng)的響應時間
• 實現(xiàn)復雜度較高，需要額外的緩存同步機制

適應場景：適合讀多寫多、且對數(shù)據(jù)一致性要求較高的場景

3、異步緩存寫入（Write Behind）

異步緩存就是緩存更新后，異步批量寫入數(shù)據(jù)庫。這種策略適用于可以容忍一定數(shù)據(jù)不一致的高性能場景

示例代碼：

public class WriteBehindPattern {
 
    private RedisService redis;
    private DatabaseService database;
    private UpdateQueue updateQueue;
 
    // 異步緩存寫入
    public void writeBehind(String key, String value) {
        // 將數(shù)據(jù)寫入緩存
        redis.set(key, value);
        // 異步將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫
        asyncDatabaseUpdate(key, value);
    }
 
    private void asyncDatabaseUpdate(String key, String value) {
        // 異步操作，將更新請求放入隊列
        updateQueue.add(new UpdateTask(key, value));
    }
}

優(yōu)點：

寫操作的性能非常高，因為只需更新緩存，數(shù)據(jù)庫更新是異步進行的

適用于對寫操作性能要求較高的場景

缺點：

存在數(shù)據(jù)不一致的風險，緩存更新后數(shù)據(jù)庫可能還未更新。

實現(xiàn)復雜度較高，需要處理異步操作中的異常和重試

適應場景：大批量數(shù)據(jù)讀取，允許短期數(shù)據(jù)不一致，寫密集型場景

二、一致性解決方案

緩存系統(tǒng)適用的場景就是非強一致性的場景，它屬于CAP中的AP

CAP理論，指的是在一個分布式系統(tǒng)中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯性），三者不可得兼。

沒辦法做到數(shù)據(jù)庫與緩存絕對的一致性，但通過一些方案優(yōu)化處理，是可以保證弱一致性，最終一致性的

1、緩存延遲雙刪

流程：

• 先刪除緩存
• 再更新數(shù)據(jù)庫
• 休眠一會（比如1秒），再次刪除緩存

但休眠的時間內(nèi)，可能有臟數(shù)據(jù)，且第二次刪除也可能失敗，導致的數(shù)據(jù)不一致問題

延遲雙刪策略只能保證最終的一致性，不能保證強一致性。由于對Redis的操作和Mysql的操作不是原子性操作，所以如果想保證數(shù)據(jù)的強一致性就需要加鎖控制，如下圖所示

加鎖之后勢必會帶來系統(tǒng)的吞吐量的下降，所以需要衡量利弊來確定是否使用加鎖

方案優(yōu)化：刪除失敗就多刪除幾次呀，保證刪除緩存成功就可以了！

所以可以引入刪除緩存重試機制

2、刪除重試機制

刪除緩存失敗，則將這些key放入到消息隊列中，消費消息隊列的消息，獲取要刪除的key，重試刪除緩存操作

3、讀取biglog異步刪除緩存

重試刪除緩存機制還可以吧，就是會造成好多業(yè)務代碼入侵。

方案優(yōu)化：通過數(shù)據(jù)庫的binlog來異步淘汰key

以MySQL為例，通過canal監(jiān)聽binlog日志感知數(shù)據(jù)的變動后，canal客戶端執(zhí)行刪除Redis緩存數(shù)據(jù)，如果緩存數(shù)據(jù)刪除失敗那么發(fā)送一條MQ消息讓canal客戶端繼續(xù)執(zhí)行刪除操作，這樣可以保證數(shù)據(jù)的最終一致性，但是這樣也增加了系統(tǒng)的復雜性

三、總結(jié)

（1）實際開發(fā)中一般使用使用了Cache Aside Pattern緩存更新策略模式，此方案最大程度上保證了數(shù)據(jù)的一致性并且實現(xiàn)也最簡單

（2）無論是先操作數(shù)據(jù)庫再刪除緩存還是先刪除緩存再操作數(shù)據(jù)庫都有可能會出現(xiàn)刪除緩存失敗的情況，所以需要加入刪除重試機制

（3）如果想要Redis和Mysql的數(shù)據(jù)強一致性，可以考慮使用加鎖的方式實現(xiàn)

以上就是Redis與MySQL數(shù)據(jù)一致性問題的策略模式及解決方案的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Redis與MySQL數(shù)據(jù)一致性的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！