Redis缓存机制的一致性实现
一、概述
Redis缓存机制的一致性就是说数据库的数据要跟Redis中的数据保持一致。
二、实现方式
方式一：先更新数据库，再更新缓存场景
方式二：先更新缓存，再更新数据库场景
方式三：先删除缓存，再更新数据库的场景
方式四：先更新数据库，再删除缓存场景
方式五：最佳实现，数据异步同步
三、详解
方式一：
当有两个线程A、B，同时对一条数据进行操作，一开始数据库和redis的数据都为tony，当线程A去修改数据库，将tong改为allen，然后线程A在修改缓存中的数据，可能因为网络原因出现延迟，这个时候线程B，将数据库中的数据修改成了Mike、然后将redis中的tony，也改成了Mike，然后线程A恢复正常，将redis中的缓存改成了allen，此时就出现了缓存数据和数据库数据不一致情况。不推荐
方式二：
当有两个线程A、B，同时对一条数据进行操作，线程A先将redis中 的数据修改为了allen，然后CPU切换到了线程B，将redis中的数据修改为了mike，然后将数据库中的信息也修改了mike，然后线程A获得CPU执行，将数据库中的信息改为了allen，此时出现缓存和数据库数据不一致情况。不推荐
方式三：
当有两个线程A、B，同时对一条数据进行操作，当线程A进行修改缓存操作时，先删除掉缓存中的数据，然后去修改数据库，因为网络问题出现延迟，这时线程B需要去数据库中查询数据为tony，然后将数据更新到缓存中，线程A网络恢复，又将数据库数据修改为了allen，此时出现数据不一致。不推荐
方式四：
一改一查场景：
当有两个线程A、B，线程A先去将数据库的值修改为allen，然后需要去删除redis中的缓存，当线程B去读取缓存时，线程A已经完成delete操作时，缓存不命中，需要去查询数据库，然后在更新缓存，数据一致性；如果线程A没有完成delete操作，线程B直接命中，返回的数据与数据库中的数据不一致，可能会短暂出现数据不一致情况，但最终都会一致。推荐
存在的问题：当数据过期或者初始化时，会出现数据不一致情况，也就是线程B从数据库中，查询到数据为tony，然后线程A将tony修改为了allen，然后去删除redis中的数据，然后线程B将读到的tony，更新到了数据库中，出现了数据不一致问题。
解决方案：对于不过期的数据我们要在上线的时候做好数据的预热，保证缓存命中。对于存在过期的数据，因为有过期时间，只会在特定的时间段内数据不一致，下次数据过期后，可以恢复，对于实时性要求不高时，可以接受。
两次修改场景：
当有两个线程A、B，线程A去修改数据库中的值改为allen，然后出现网络波动，线程B将数库中的值修改为了Mike，然后两个线程都会删除缓存，保证数据一致性
方式五：
Canal：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费https://github.com/alibaba/canal
mysql会将操作记录在Binary log日志中，通过canal去监听数据库日志二进制文件，解析log日志，同步到redis中进行增删改操作。
canal的工作原理：canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议；MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )；canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)。