Redis和MySQL如何保持資料一致性？

在高併發的場景下，大量的請求直接訪問Mysql很容易造成效能問題。所以，我們都會用Redis來做資料的快取，削減對資料庫的請求。但是，Mysql和Redis是兩種不同的資料庫，如何保證不同資料庫之間資料的一致性就非常關鍵了。

1.導致資料不一致的原因

在高併發的業務場景下，資料庫大多數情況都是使用者併發訪問最薄弱的環節。

所以，就需要使用redis做一個緩衝操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問MySQL等資料庫。

讀取快取步驟一般沒有什麼問題，但是一旦涉及到資料更新：資料庫和快取更新，就容易出現快取(Redis)和資料庫(MySQL)間的資料一致性問題。

這個業務場景，主要是解決讀資料從Redis快取，一般都是按照下圖的流程來進行業務操作。

2.快取先後刪除問題

不管是先寫MySQL資料庫，再刪除Redis快取;還是先刪除快取，再寫庫，都有可能出現資料不一致的情況。

2.1 先刪除快取

如果先刪除Redis快取資料，然而還沒有來得及寫入MySQL，另一個執行緒就來讀取

這個時候發現快取為空，則去Mysql資料庫中讀取舊資料寫入快取，此時快取中為髒資料。

然後資料庫更新後發現Redis和Mysql出現了資料不一致的問題

2.2 後刪除快取

如果先寫了庫，然後再刪除快取，不幸的寫庫的執行緒掛了，導致了快取沒有刪除

這個時候就會直接讀取舊快取，最終也導致了資料不一致情況

因為寫和讀是併發的，沒法保證順序,就會出現快取和資料庫的資料不一致的問題

3 解決方案

3.1 延時雙刪策略

3.1.1 基本思路

在寫庫前後都進行redis.del(key)操作，並且設定合理的超時時間。

虛擬碼如下：

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

3.1.2 具體步驟

1.先刪除快取

2.再寫資料庫

3.休眠500毫秒

4.再次刪除快取

問題：這個500毫秒怎麼確定的，具體該休眠多久時間呢?

需要評估自己的專案的讀資料業務邏輯的耗時。

這麼做的目的，就是確保讀請求結束，寫請求可以刪除讀請求造成的快取髒資料。

當然這種策略還要考慮redis和資料庫主從同步的耗時。

最後的的寫資料的休眠時間：則在讀資料業務邏輯的耗時基礎上，加幾百ms即可。比如：休眠1秒。

3.1.3 設定快取過期時間是關鍵點

從理論上來說，給快取設定過期時間，是保證最終一致性的解決方案

所有的寫操作以資料庫為準，只要到達快取過期時間，快取刪除

如果後面還有讀請求的話，就會從資料庫中讀取新值然後回填快取

3.1.4 方案缺點

結合雙刪策略+快取超時設定，這樣最差的情況就是：

在快取過期時間內發生資料存在不一致

同時又增加了寫請求的耗時。

3.2 非同步更新快取(基於Mysql binlog的同步機制)

3.2.1 整體思路

1.涉及到更新的資料操作，利用Mysql binlog 進行增量訂閱消費

2.將訊息傳送到訊息佇列

3.透過訊息佇列消費將增量資料更新到Redis上

4.操作情況

讀取Redis快取：熱資料都在Redis上

寫Mysql：增刪改都是在Mysql進行操作

更新Redis資料：Mysql的資料操作都記錄到binlog，透過訊息佇列及時更新到Redis上

3.2.2 Redis更新過程

(1) 資料操作主要分為兩種：

一種是全量(將所有資料一次性寫入Redis)

一種是增量(實時更新)

這裡說的是增量,指的是mysql的update、insert、delate變更資料。

(2)讀取binlog後分析 ，利用訊息佇列,推送更新各臺的redis快取資料。

這樣一旦MySQL中產生了新的寫入、更新、刪除等操作，就可以把binlog相關的訊息推送至Redis

Redis再根據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的主備也是透過binlog來實現的資料一致性

這裡的訊息推送工具你也可以採用別的第三方：kafka、rabbitMQ等來實現推送更新Redis!

總結

在高併發應用場景下，如果是對資料一致性要求高的情況下，要定位好導致資料和快取不一致的原因。

解決高併發場景下資料一致性的方案有兩種，分別是延時雙刪策略和非同步更新快取兩種方案。

另外，設定快取的過期時間是保證資料保持一致性的關鍵操作，需要結合業務進行合理的設定。