Redis缓存如何保证数据一致性

一. Redis概述

redis是一个内存数据库, 因此数据基本上都存在于内存当中
但是Redis会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中.
由于redis是一个内存数据库, 所以读取写入的速度是非常快的, 所以经常被用来做数据, 页面等的缓存。

二.为什么会出现数据不一致

2.1 一般的读写模式

当Redis作为缓存的时候，经典的读写模式如下：

（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应

（2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库

问题：

上述的读写模式看似没有任何问题，但是在高并发及多线程的情况下会出现数据不一致的情况。

2.2 单库产生数据不一致

发生条件：

同一时间发生了并发读写请求，比如A(写) ，B (读)，2个请求

发生过程：

A发送更新请求，先删除缓存，删除缓存后由于某种原因被阻塞
B发送读请求，此时缓存无效，直接读取数据库，再将数据库的数据更新到缓存中
之后A再写数据库
这时候缓存和数据库就产生了数据不一致的问题，缓存中的数据就是脏数据

2.2 主从同步，读写分离产生数据不一致

主从同步，读写分离：实际上就是读数据库都是读从库，写数据库是写主库，然后进行主从同步。

过程：

A请求发送一个写操作到服务端，第一步就会淘汰掉cache
A请求写主数据库，往主数据库写了最新的数据。
B请求发送一个读操作，读cache，因为cache淘汰，所以为空
B请求继续读DB，这个时候读的是从库，此时主从同步还没同步成功。读出脏数据，然后脏数据写入cache
最后数据库主从同步完成。这时候还是会发生数据不一致的情况。

三. 数据不一致解决方案

3.1 缓存双淘汰法

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。

3.2 异步淘汰缓存

增加一个线下的读取binlog异步淘汰缓存模块，在读取binlog总的数据，然后进行异步淘汰。

过程：

MySQL binlog增量发布订阅消耗+消息队列+增量数据更新到redis

1）读取请求转到Redis：热数据基本上在Redis

2）写入请求转到MySQL：增加删除和修改MySQL

3）更新Redis数据：MySQ数据操作binlog更新为Redis

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