redis学习笔记（四）redis缓存与数据库一致性问题

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redis与数据库数据一致性问题是个老生常谈的问题了，这里也没啥新鲜玩意，就是总结一下

不一致产生的原因

我们在使用redis过程中，或者网上一些资料，通常会这样做：先读取缓存，如果缓存不存在，则读取数据库。伪代码如下：

Object stuObj =newObject();publicStugetStuFromCache(String key){        Stu stu = (Stu) redis.get(key);if(stu ==null){synchronized(stuObj) {                stu = (Stu) redis.get(key);if(stu ==null){                    Stu stuDb = db.query();                    redis.set(key, stuDb);                }            }        }returnstu;    }

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上面加锁是为了防止过多的查询走到数据库层

写数据库伪代码：

publicvoidsetStu(){    redis.del(key);    db.write(obj);}

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不管是先写库，再删除缓存；还是先删缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况 

因为写和读是并发的，没法保证顺序，如果删了缓存，还没有来得及写库，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。如果先写了库，再删除缓存前，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。 

如果是redis集群，或者主从模式，写主读从，由于redis复制存在一定的时间延迟，也有可能导致数据不一致。

优化思路

双删 + 超时

在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。这样最差的情况是在超时时间内存在不一致，当然这种情况极其少见，可能的原因就是服务宕机。此种情况可以满足绝大多数需求。 

当然这种策略要考虑redis和数据库主从同步的耗时，所以在第二次删除前最好休眠一定时间，比如500毫秒，这样毫无疑问又增加了写请求的耗时

异步淘汰缓存

通过读取binlog的方式，异步淘汰缓存。 

好处：业务代码侵入性低，将缓存与数据库不一致的时间尽可能缩小。

参考文献

缓存与数据库一致性保证

主从DB与cache一致性

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