如何保证Redis和MySQL的数据一致性？

简单来说。

该场景主要发生在阅读和写作并发时，数据不一致才会发生。

主要流程是先操作缓存（Redis），或者先操作数据库，操作也分为修改和删除。

一般修改要执行一系列业务代码，因此一般都是直接的。删除成本。较低。

如果我们。先删除Redis中的数据。，修改数据库数据时会出现，其他线程读取Redis，从数据库查󿀌并在Redis中写入，但这是脏数据，因此可以使用。延迟双删。战略，再次删除，之所以需要延迟，是因为当Redis在其他线程中设置旧数据时，不要延迟，新数据将被覆盖。。（所以一般要根据自己的业务逻辑来评估大概的时间。）如果需要在这个阶段确保数据一致性，那就只能。上锁，保证强一致性。，因为Redis和数据库是两个服务，原子性࿰只能通过加锁保证c;这影响了系统吞吐量（使用Redis来增加吞吐量࿰是违反的c;也就是说，AP和CP不能同时满足问题），所以一般都是保证。最终一致性。

如果。先修改数据库。，也会出现数据不一致的情况，在修改数据库处理时，其他线程还将读取旧数据󿀌处理完数据库后，将删除缓存，确保数据的最终一致性，（所以推荐这个操作）

但是，以上两者都会有删除Redis的失败，可以选择。异步发送消息。到MQ，MQ的线程监控。执行重试删除。

但这里的MQ代码过于耦合，如果需要解耦，你可以提取它们，使用阿里的一个。canal开源框架。主要用途是基于MySQL数据库。增量日志分析。，Canal提供各种语言，提供增量数据订阅和消费。客户端。，当Canal监视binlog的变化时༌会通知Canal的客户端，这个过程就是执行失败后，异步向MQ࿰发送消息c;Canal客户端监听到MQ消息进行重试。

详细来说。

1、引入。

Redis 缓存层࿰，用于实现应用和数据库之间的读取操作c;主要目的是减少数据库 IO，还可以提升数据 IO 性能。

当应用程序需要读取某个数据时，，先试试 Redis 内部加载󿀌如果命中，直接返回。如果没有命中󿀌从数据库查询，查询数据后，缓存数据 Redis 里面。

在这样的架构中，会出现问题，是一个数据，数据库和数据库同时保存 Redis 里面，当数据发生变化时，，需要同时更新 Redis 和 Mysql，因为更新有先后顺序，并且它不像 Mysql中的多表事务操作，可以满足 ACID 特性。因此，会出现数据一致性问题。

2、同步策略。

要确保缓存与数据库的双写一致，总共有四种方法，即4种同步策略：

先更新缓存，再次更新数据库； 先更新数据库，更新缓存； 先删除缓存，再次更新数据库； 先更新数据库，再次删除缓存。 从这四种同步策略中，࿱我们需要进行比较a;

哪种方法更适合更新缓存和删除缓存？#xff1f;是先操作数据库还是先操作缓存？f;

一般直接删除󿀌因为缓存的更新成本更高 (因为你写入数据库的值，很多情况下，缓存࿰不是直接写的c;在写入缓存之前，需要经过一系列复杂的计算。所以，每次写入数据库后再次计算写入缓存值无疑是浪费性能。显然，更适合删除缓存。)删除缓存操作简单，副作用只增加了一次 chache miss，建议大家使用这个策略。

一般先操作数据库，最终一致性￰更方便保证c;先往下看。

3、操作理解。

先操作缓存。

如果我们。先删除Redis中的数据。，修改数据库数据时会出现，其他线程读取Redis，从数据库查󿀌并在Redis中写入，但这是脏数据，因此可以使用。延迟双删。战略，再次删除，之所以需要延迟，是因为当Redis在其他线程中设置旧数据时，不要延迟，新数据将被覆盖。。（所以一般要根据自己的业务逻辑来评估大概的时间。）如果需要在这个阶段确保数据一致性，那就只能。上锁，保证强一致性。，因为Redis和数据库是两个服务，原子性࿰只能通过加锁保证c;这影响了系统吞吐量（使用Redis来增加吞吐量࿰是违反的c;也就是说，AP和CP不能同时满足问题），所以一般都是保证。最终一致性。

先操作数据库。

如果。先修改数据库。，也会出现数据不一致的情况，在修改数据库处理时，其他线程还将读取旧数据󿀌处理完数据库后，将删除缓存，确保数据的最终一致性，（所以推荐这个操作）

4、解决。

重试机制一般采用延迟双删和删除。

延迟双删。

发现缓存中没有相应的数据，查库，查询完毕。准备更新缓存期间，另一个写线程完成了写库和删除缓存。（此时，数据库中的数据是新数据，读取线程将缓存更新为旧数据。），一般来说，，发生这种事件的概率很低，但使用延迟双删可以避免这个问题，进一步提高数据的一致性，但缺点是性能会下降。

根据您的具体业务确定具体的超时间，一般来说，几秒钟就足够了。

队列+重试机制。

在上述情况下，Redis删除失败，可采用重试机制。

例如，重试三次�如果三次都失败了，记录日志到数据库并发出警告，以便在高并发场景下人工干预，最好在重试中使用异步法，比如发消息到 mq 中间件，实现异步解耦。

也就是选择。异步发送消息。到MQ，MQ的线程监控。执行重试删除。

解耦Cannal。

但这里的MQ代码过于耦合，如果需要解耦，你可以提取它们，使用阿里的一个。canal开源框架。主要用途是基于MySQL数据库。增量日志分析。，Canal提供各种语言，提供增量数据订阅和消费。客户端。，当Canal听到binlog的变化时，#xff0c;会通知Canal的客户端，这个过程就是执行失败后，异步向MQ࿰发送消息c;Canal客户端监控MQ消息执行重试。

MySQL的binlog可以通过这个框架订阅，而canal模仿mysqlslave数据库的备份请求，Redis的数据更新达到了同样的效果。 RocketMQ可用于MQ消息中间的推送。