Redis

一、缓存和数据库一致性问题

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

无论是“先删除缓存，再写库”，还是“先写MySQL数据库，再删除Redis缓存”，都有可能出现数据不一致的情况：

• “先删除缓存，再写库” -- 如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，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
• “先写MySQL数据库，再删除Redis缓存” -- 如果先写了库，在删除缓存前，写缓存的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况

二、解决方案1：采用延时双删策略

在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。具体的步骤就是：

1. 先删除缓存
2. 再写数据库 -- 在1步骤后，2步骤前，可能有“读”请求因缓存未命中，读到脏数据，再次将脏数据存入缓存
3. 休眠500毫秒
4. 再次删除缓存 -- 删除可能在1-2步之间，被存入的脏数据

public void write(String key,Object data){ 
    redis.delKey(key); 
    db.updateData(data); 
    Thread.sleep(500); 
    redis.delKey(key); 
}

2.1 休眠的500毫秒怎么确定的？具体该休眠多久呢？

需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒

2.2 最终一致性的解决方案 - 设置缓存过期时间

从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。

2.3 弊端

结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。

三、解决方案2：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)

3.1 技术整体思路

MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis

• 读Redis：热数据基本都在Redis
• 写MySQL:增删改都是操作MySQL
• 更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis

3.2 详细步骤

a) Redis更新数据操作，主要分为两大块：

• 一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
• 一个是增量（实时更新）-- 这里的增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据

b) 读取binlog后分析 ，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。

• 这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
• 其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
• 这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
• 当然，这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。