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大家好，我是田螺！
之前也看了很多相關的文章，但是感覺講的都不好，很多文章都會去講各種策略，比如（旁路快取）策略、（讀穿 / 寫穿）策略和（寫回）策略等，感覺意義真的不大，然後有的文章也只講了部分情況，也沒有告訴最優解。
我直接先拋一下結論：在滿足實時性的條件下，不存在兩者完全儲存一致的方案，只有最終一致性方案。 根據網上的眾多解決方案，總結出 6 種，直接看目錄
1. 先寫 MySQL，再寫 Redis
圖解說明：
- 這是一副時序圖，描述請求的先後呼叫順序；
- 橘黃色的線是請求 A，黑色的線是請求 B；
- 橘黃色的文字，是 MySQL 和 Redis 最終不一致的資料；
- 資料是從 10 更新為 11；
- 後面所有的圖，都是這個含義，不再贅述。
請求 A、B 都是先寫 MySQL，然後再寫 Redis，在高併發情況下，如果請求 A 在寫 Redis 時卡了一會，請求 B 已經依次完成資料的更新，就會出現圖中的問題。
這個圖已經畫的很清晰了，我就不用再去囉嗦了吧，不過這裡有個前提，就是對於讀請求，先去讀 Redis，如果沒有，再去讀 DB，但是讀請求不會再回寫 Redis。 大白話說一下，就是讀請求不會更新 Redis。
2. 先寫 Redis，再寫 MySQL
同“先寫 MySQL，再寫 Redis”，看圖可秒懂。
3. 先刪除 Redis，再寫 MySQL
這幅圖和上面有些不一樣，前面的請求 A 和 B 都是更新請求，這裡的請求 A 是更新請求，但是請求 B 是讀請求，且請求 B 的讀請求會回寫 Redis。
請求 A 先刪除快取，可能因為卡頓，資料一直沒有更新到 MySQL，導致兩者資料不一致。
這種情況出現的機率比較大，因為請求 A 更新 MySQL 可能耗時會比較長，而請求 B 的前兩步都是查詢，會非常快。
4. 先刪除 Redis，再寫 MySQL，再刪除 Redis
為了便於大家看圖，對於藍色的文字，“刪除快取 10”必須在“回寫快取10”後面，那如何才能保證一定是在後面呢？網上給出的第一個方案是，讓請求 A 的最後一次刪除，等待 500ms。
對於這種方案，看看就行，反正我是不會用，太 Low 了，風險也不可控。
那有沒有更好的方案呢，我建議非同步序列化刪除，即刪除請求入佇列
非同步刪除對線上業務無影響，序列化處理保障併發情況下正確刪除。
如果雙刪失敗怎麼辦，網上有給 Redis 加一個快取過期時間的方案，這個不敢苟同。個人建議整個重試機制，可以藉助訊息佇列的重試機制，也可以自己整個表，記錄重試次數，方法很多。
簡單小結一下：
- “快取雙刪”不要用無腦的 sleep 500 ms；
- 透過訊息佇列的非同步&序列，實現最後一次快取刪除；
- 快取刪除失敗，增加重試機制。
5. 先寫 MySQL，再刪除 Redis
對於上面這種情況，對於第一次查詢，請求 B 查詢的資料是 10，但是 MySQL 的資料是 11，只存在這一次不一致的情況，對於不是強一致性要求的業務，可以容忍。（那什麼情況下不能容忍呢，比如秒殺業務、庫存服務等。）
當請求 B 進行第二次查詢時，因為沒有命中 Redis，會重新查一次 DB，然後再回寫到 Reids。
這裡需要滿足 2 個條件：
快取剛好自動失效；
請求 B 從資料庫查出 10，回寫快取的耗時，比請求 A 寫資料庫，並且刪除快取的還長。
對於第二個條件，我們都知道更新 DB 肯定比查詢耗時要長，所以出現這個情況的機率很小，同時滿足上述條件的情況更小。
6. 先寫 MySQL，透過 Binlog，非同步更新 Redis
這種方案，主要是監聽 MySQL 的 Binlog，然後透過非同步的方式，將資料更新到 Redis，這種方案有個前提，查詢的請求，不會回寫 Redis。
這個方案，會保證 MySQL 和 Redis 的最終一致性，但是如果中途請求 B 需要查詢資料，如果快取無資料，就直接查 DB；如果快取有資料，查詢的資料也會存在不一致的情況。
所以這個方案，是實現最終一致性的終極解決方案，但是不能保證實時性。
我們對比上面討論的 6 種方案：
- 先寫 Redis，再寫 MySQL
- 這種方案，我肯定不會用，萬一 DB 掛了，你把資料寫到快取，DB 無資料，這個是災難性的；
- 我之前也見同學這麼用過，如果寫 DB 失敗，對 Redis 進行逆操作，那如果逆操作失敗呢，是不是還要搞個重試？
- 先寫 MySQL，再寫 Redis
- 對於併發量、一致性要求不高的專案，很多就是這麼用的，我之前也經常這麼搞，但是不建議這麼做；
- 當 Redis 瞬間不可用的情況，需要報警出來，然後線下處理。
- 先刪除 Redis，再寫 MySQL
- 這種方式，我還真沒用過，直接忽略吧。
- 先刪除 Redis，再寫 MySQL，再刪除 Redis
- 這種方式雖然可行，但是感覺好複雜，還要搞個訊息佇列去非同步刪除 Redis。
- 先寫 MySQL，再刪除 Redis
- 比較推薦這種方式，刪除 Redis 如果失敗，可以再多重試幾次，否則報警出來；
- 這個方案，是實時性中最好的方案，在一些高併發場景中，推薦這種。
- 先寫 MySQL，透過 Binlog，非同步更新 Redis
- 對於異地容災、資料彙總等，建議會用這種方式，比如 binlog + kafka，資料的一致性也可以達到秒級；
- 純粹的高併發場景，不建議用這種方案，比如搶購、秒殺等。
個人結論：
實時一致性方案：採用“先寫 MySQL，再刪除 Redis”的策略，這種情況雖然也會存在兩者不一致，但是需要滿足的條件有點苛刻，所以是滿足實時性條件下，能儘量滿足一致性的最優解。
最終一致性方案：採用“先寫 MySQL，透過 Binlog，非同步更新 Redis”，可以透過 Binlog，結合訊息佇列非同步更新 Redis，是最終一致性的最優解。
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