如何实现redis和mysql的数据双写一致性（自用版）_mysql与redis如何保持双写一致性

为什么要保持数据的一致性

在redis和mysql的使用中，一般redis是当做“缓存”来使用的，目的是提高对数据读取的速度。而mysql是当做最终存储数据的“底单”来使用的，所以mysql对数据的一致性要求很高。而mysql的存取速度不如redis，一旦有大量的请求涌入mysql，可能会造成mysql的崩溃从而带来损失。因此通用的做法是在查询数据时，先访问redis，若redis中存在该数据，则直接返回，提高数据读取的效率；若redis中不存在，则再到mysql中读取并写入到缓存中。所以在这个过程中，redis和mysql的数据一致性就十分重要了。

目前的几种解决方案

1. 先更新数据库，再更新缓存

该操作可能会在redis中读到脏数据，例如A，B两个线程对redis发起操作

1 A update mysql 100

2 A update redis 100

3 B update mysql 80

4 B update redis 80
1
2
3
4
5
6
7

从逻辑上看数据不会出现问题，但是线程的执行顺序常常和代码的顺序并不相同，如果语句的执行顺序为1→3→4→2，那么mysql的值变为80，而redis中的值则为100，会导致后续进入redis中的线程对该数据进行相关的操作时出错。

2. 先更新缓存，再更新数据库

同样是上面的代码，这次线程的执行顺序变为：

A update redis  100

B update redis  80

B update mysql 80

A update mysql 100
1
2
3
4
5
6
7

那么mysql的值变为100，redis中的值变为80。但是实际上我们想要数据变为80，mysql中的值和实际的值不相符了，当mysql是作为最后数据的凭证来使用时，这种错误是不允许的。

3. 先删除缓存，再更新数据库

例子：A线程先将缓存删除，然后更新mysql，如果是在数据量较多或网络抖动等情况下，更新需要一段时间，但如果在更新的过程中，B线程访问了缓存中的数据，就会出现以下结果
整体的流程为：
（1）请求A进行写操作，删除redis缓存后，工作正在进行中，更新mysql。但A还没有彻底更新完mysql，还没commit

（2）请求B开始查询，查询redis发现缓存不存在(被A从redis中删除了)

（3）请求B继续，去数据库查询得到了mysql中的旧值(A还没有更新完)

（4）请求B将旧值写回redis缓存

（5）请求A将新值写入mysql数据库

但是这种问题其实是有解决方案的，也就是“延时双删”

解决方案：延时双删

主要的思想就是，先将reds的缓存删除，然后再去更新mysql，更新完等待一段时间后，再将redis中的缓存删除
为什么要等待一段时间呢？
是为了让可能出现的B线程将数据写回到redis中，所以等待的时间需要大于线程B读取数据并写回数据的时间。再次删掉缓存后，后面访问的线程就会发现缓存中数据缺失，就可以读到mysql中更新的新值。
但是实际情况中，等待的时间并不是那么好估计的，所以有了第四种方案。

4. 先更新数据库，再删除缓存（recommend）

这个方案带来的问题是：如果缓存删除或来不及删除，导致请求访问redis时命中，这时读取到的是缓存旧值。
解决方案如下：
1 可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中（例如使用Kafka/RabbitMQ等）。
2 当程序没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。
3 如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作，此时，我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了，否则还需要再次进行重试
4 如果重试超过的一定次数后还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了，通知运维人员。

而在这个过程中，redis如何察觉到mysql更新的消息，并进行相应的操作呢？
可以使用canal，词语本身的意思是水道/管道/沟渠，主要的用途是基于MySQL增量日志解析，提供增量数据订阅和消费

具体如何使用canal，请参考
https://blog.csdn.net/Taurus22/article/details/136930215

文章部分内容参考https://www.bilibili.com/video/BV13R4y1v7sP/?p=119&spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=5da9cd35522fab08cd689a08ec2f8d75