Redis--如何保证redis和数据库中数据双写一致性

如何保持redis和数据库中数据双写一致性

如果出现数据一致性问题，一般会想到以下两种解决思路。

1. 先更新数据库，再更新缓存；

• 如果是采用先更新数据库，再更新缓存的方案，会有这样一个问题。假设缓存更新失败，就会导致数据库和 Redis 中的数据不一致。

2. 先删除缓存，再更新数据库。

• 那如果是先删除缓存，再更新数据库，理想情况是应用下次访问 Redis 的时候，发现 Redis 里面的数据是空的，就从数据库加载保存到 Redis 里面，那么数据是一致的。

• 假设缓存删除成功，但数据库更新失败。此时新的请求过来，就去数据库中读取旧数据更新到缓存中，此时数据库与缓存中的数据一样是一致的。

• 当然这种方式也可能出现redis和数据库数据不一致的情况。如下述情况：

  • MySQL使用主从分离的架构，造成redis和数据库数据不一致的情况：系统同时进入两个请求，一个写请求，一个读请求。写请求删除缓存，并且更新主库的数据，但还没同步给从库，读请求就判断缓存为空，去从库里读信息了，拿到旧数据后写入缓存，写请求完成更新后就发生了缓存和数据库不一致的问题。
  • 解决方法是可以采用延时双删策略，先删除缓存，再写数据库，异步等待一段时间后，再次淘汰缓存（这里设置时间主要是保证读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据，需要自行评估确定）。该方案解决了高并发情况下，同时有读请求和写请求时导致的不一致问题，读取速度快，但是可能会导致短时间出现脏数据。为了保证第二次删除不会失败，可以加入重试机制（缓存删除失败，将需要删除的key发送给消息队列，自己在消费信息，获得要删除的key，重新删除）保证删除一定成功。

• 但是在极端情况下，并不能保证删除 Redis 和更新数据库这两个操作的原子性，所以这个过程如果有其他线程来访问，还是会存在数据不一致问题。所以，如果需要在极端情况下仍然保证 Redis 和 MySQL 的数据一致性，就只能采用最终一致性方案。比如基于 RocketMQ 的可靠性消息通信，来实现最终一致性。要严格保证数据库和redis数据一致，可使用内存队列，但是比较消耗吞吐量。