在高并發(fā)的業(yè)務(wù)場景下，數(shù)據(jù)庫大多數(shù)情況都是用戶并發(fā)訪問最薄弱的環(huán)節(jié)。所以，就需要使用redis做一個緩沖操作，讓請求先訪問到Redis，而不是直接訪問MySQL等數(shù)據(jù)庫。

這個業(yè)務(wù)場景，主要是解決讀數(shù)據(jù)從Redis緩存，一般都是按照下圖的流程來進行業(yè)務(wù)操作。

讀取緩存步驟一般沒有什么問題，但是一旦涉及到數(shù)據(jù)更新：數(shù)據(jù)庫和緩存更新，就容易出現(xiàn)緩存(Redis)和數(shù)據(jù)庫（MySQL）間的數(shù)據(jù)一致性問題。

不管是先寫MySQL數(shù)據(jù)庫，再刪除Redis緩存；還是先刪除緩存，再寫庫，都有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。舉一個例子：

如果刪除了緩存Redis，還沒有來得及寫庫MySQL，另一個線程就來讀取，發(fā)現(xiàn)緩存為空，則去數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)寫入緩存，此時緩存中為臟數(shù)據(jù)。

如果先寫了庫，在刪除緩存前，寫庫的線程宕機了，沒有刪除掉緩存，則也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致情況。

因為寫和讀是并發(fā)的，沒法保證順序,就會出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致的問題。如來解決？這里給出兩個解決方案，先易后難，結(jié)合業(yè)務(wù)和技術(shù)代價選擇使用。

緩存和數(shù)據(jù)庫一致性解決方案

延時雙刪策略

在寫庫前后都進行redis.del(key)操作，并且設(shè)定合理的超時時間。

偽代碼如下：

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

具體的步驟就：

先刪除緩存

再寫數(shù)據(jù)庫

休眠500毫秒

再次刪除緩存

那么，這個500毫秒怎么確定的，具體該休眠多久呢？

需要評估自己的項目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時。這么做的目的，就是確保讀請求結(jié)束，寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。

當然這種策略還要考慮redis和數(shù)據(jù)庫主從同步的耗時。最后的的寫數(shù)據(jù)的休眠時間：則在讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時基礎(chǔ)上，加幾百ms即可。比如：休眠1秒。

設(shè)置緩存過期時間

從理論上來說，給緩存設(shè)置過期時間，是保證最終一致性的解決方案。所有的寫操作以數(shù)據(jù)庫為準，只要到達緩存過期時間，則后面的讀請求自然會從數(shù)據(jù)庫中讀取新值然后回填緩存。

該方案的弊端

結(jié)合雙刪策略+緩存超時設(shè)置，這樣最差的情況就是在超時時間內(nèi)數(shù)據(jù)存在不一致，而且又增加了寫請求的耗時。

異步更新緩存(基于訂閱binlog的同步機制)

技術(shù)整體思路

MySQL binlog增量訂閱消費+消息隊列+增量數(shù)據(jù)更新到redis

讀Redis：熱數(shù)據(jù)基本都在Redis

寫MySQL:增刪改都是操作MySQL

更新Redis數(shù)據(jù)：MySQ的數(shù)據(jù)操作binlog，來更新到Redis

Redis更新

數(shù)據(jù)操作

• 一個是全量(將全部數(shù)據(jù)一次寫入到redis)
• 一個是增量（實時更新）

這里說的是增量,指的是mysql的update、insert、delate變更數(shù)據(jù)。

更新Redis緩存數(shù)據(jù)

這樣一旦MySQL中產(chǎn)生了新的寫入、更新、刪除等操作，就可以把binlog相關(guān)的消息推送至Redis，Redis再根據(jù)binlog中的記錄，對Redis進行更新。

其實這種機制，很類似MySQL的主從備份機制，因為MySQL的主備也是通過binlog來實現(xiàn)的數(shù)據(jù)一致性。

這里可以結(jié)合使用canal(阿里的一款開源框架)，通過該框架可以對MySQL的binlog進行訂閱，而canal正是模仿了mysql的slave數(shù)據(jù)庫的備份請求，使得Redis的數(shù)據(jù)更新達到了相同的效果。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的分布式缓存redis 方案_Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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