在高併發的業務場景下，數據庫大多數情況都是用戶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等數據庫。

這個業務場景，主要是解決讀數據從Redis緩存，一般都是按照下圖的流程來進行業務操作。

讀取緩存步驟一般沒有什麼問題，但是一旦涉及到數據更新：數據庫和緩存更新，就容易出現緩存(Redis)和數據庫（MySQL）間的數據一致性問題。

不管是先寫MySQL數據庫，再刪除Redis緩存；還是先刪除緩存，再寫庫，都有可能出現數據不一致的情況。舉一個例子：

1.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，發現緩存為空，則去數據庫中讀取數據寫入緩存，此時緩存中為髒數據。

2.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，則也會出現數據不一致情況。

因為寫和讀是併發的，沒法保證順序,就會出現緩存和數據庫的數據不一致的問題。

如來解決？這裡給出兩個解決方案，先易後難，結合業務和技術代價選擇使用。

緩存和數據庫一致性解決方案

1.第一種方案：採用延時雙刪策略

在寫庫前後都進行redis.del(key)操作，並且設定合理的超時時間。

偽代碼如下

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

2.具體的步驟就是：

1）先刪除緩存

2）再寫數據庫

3）休眠300-500毫秒

4）再次刪除緩存

那麼，這個500毫秒怎麼確定的，具體該休眠多久呢？

需要評估自己的項目的讀數據業務邏輯的耗時。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緩存髒數據。

當然這種策略還要考慮redis和數據庫主從同步的耗時。最後的的寫數據的休眠時間：則在讀數據業務邏輯的耗時基礎上，加幾百ms即可。比如：休眠1秒。

3.設置緩存過期時間

從理論上來說，給緩存設置過期時間，是保證最終一致性的解決方案。所有的寫操作以數據庫為準，只要到達緩存過期時間，則後面的讀請求自然會從數據庫中讀取新值然後回填緩存。

4.該方案的弊端

結合雙刪策略+緩存超時設置，這樣最差的情況就是在超時時間內數據存在不一致，而且又增加了寫請求的耗時。

2、第二種方案：異步更新緩存(基於訂閱binlog的同步機制)

1.技術整體思路：

MySQL binlog增量訂閱消費+消息隊列+增量數據更新到redis

1）讀Redis：熱數據基本都在Redis

2）寫MySQL:增刪改都是操作MySQL

3）更新Redis數據：MySQ的數據操作binlog，來更新到Redis

2.Redis更新

1）數據操作主要分為兩大塊：

• 一個是全量(將全部數據一次寫入到redis)
• 一個是增量（實時更新）

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

2）讀取binlog後分析 ，利用消息隊列,推送更新各臺的redis緩存數據。

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相關的消息推送至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的主備也是通過binlog來實現的數據一致性。

可以結合使用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數據庫的備份請求，使得Redis的數據更新達到了相同的效果。

這裡的消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。