掘地三尺搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题

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Redis 拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求，

把 Redis 作为缓存组件，需要防止出现以下的一些问题，否则可能会造成生产事故。

Redis 缓存满了怎么办？
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩如何解决？
Redis 数据过期了会被立马删除么？
Redis 突然变慢了如何做性能排查并解决？
Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对？

今天跟大家一起深入探索缓存的工作机制和缓存一致性应对方案。

在本文正式开始之前，我觉得我们需要先取得以下两点的共识：

缓存必须要有过期时间；
保证数据库跟缓存的最终一致性即可，不必追求强一致性。

目录如下：

1. 什么是数据库与缓存一致性
2. 缓存的使用策略
- 2.1 Cache-Aside (旁路缓存)
- 2.2 Read-Through（直读）
- 2.3 Write-Through 同步直写
- 2.4 Write-Behind
3. 旁路缓存下的一致性问题分析
- 3.1 先更新缓存，再更新数据库
- 3.2 先更新数据库，再更新缓存
- 3.3 先删缓存，再更新数据库
- 3.4 先更新数据库，再删缓存
4. 一致性解决方案有哪些？
- 4.1 缓存延时双删
- 4.2 删除缓存重试机制
- 4.3 读取 binlog 异步删除
总结

按照前面说的套路，假设第一个操作成功，第二个操作失败推断下会发生什么？高并发场景下又会发生什么？

第二步写数据库失败

假设现在有两个请求：写请求 A，读请求 B。

写请求 A 第一步先删除缓存成功，写数据到数据库失败，就会导致该次写数据丢失，数据库保存的是旧值。

接着另一个读请 B 求进来，发现缓存不存在，从数据库读取旧数据并写到缓存中。

高并发下的问题

先删缓存，再写数据库

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