单节点场景下，数据库（MySQL）与缓存（Redis）的一致性分析
为了减轻数据库的负担，使用redis作为缓存。查询时先查询redis，redis存在则直接返回，不用访问数据库，缓解了数据库的压力。
数据存在两个地方：redis、数据库。如何保证这两个地方的数据的一致性？
读场景
- redis中存在数据，直接返回redis中的数据。
- redis中不存在数据，查询数据库后，保存数据到redis。
数据只查询，不修改。缓存到redis中的数据与数据库保持一致，不存在一致性问题。
写场景
- redis中不存在数据，则直接更新数据库中的数据。
- redis中存在数据，则需要同时更新redis和数据库的数据，保证它们的一致性。
同时更新redis和数据库的数据
问题1： 由于有数据库兜底，redis中不是必须要有数据的。那么在更新时，是删除redis中的数据还是修改redis中的数据？
问题2： 先操作数据库还是先操作redis？
| 方案1 | 方案2 | 方案3 | 方案4 |
|---|---|---|---|
| 先操作数据库，删除redis | 先操作redis，删除redis | 先操作数据库，更新redis | 先操作redis，更新redis |
方案1：先更新数据库,再删除redis
更新时，先更新数据库的数据，然后删除redis中的旧数据。
读写场景：
场景一：缓存X，数据库X。A更新时，B读取
A更新数据库 数据库A，缓存X
B读取缓存 读取缓存X
A删除缓存 数据库A，无缓存
其他线程读 数据库A，缓存A
结果：出现短时数据不一致问题，随后数据保持一致
场景二：无缓存，数据库X。A更新时，B读取
此时A、B操作数据库，A写B读，根据MySQL的innodb引擎默认隔离级别是可重复读，B读取到的是旧数据。
如果因为网络堵塞等原因，导致A先返回，之后B再返回数据，把旧数据写入缓存。此时出现数据不一致问题。
如果B先返回旧数据到缓存，A再返回，把旧数据缓存删除，此时会出现短时数据一致性问题。
结果：出现短时数据不一致。或者出现数据不一致（概率低，A是写操作，B是读操作，B的速度要快得多）
写写场景：缓存X，数据库X。A更新时，B更新
A更新数据库 数据库A，缓存X
B更新数据库 数据库B，缓存X
A删除缓存 数据库B，无缓存
B删除缓存 数据库B，无缓存
其他线程读 数据库B，缓存B
结果：写写场景没有一致性问题
综合分析，该方案会小概率出现数据不一致问题，会出现短时数据不一致问题。
方案2：先删除redis，再更新数据库
更新时，先操作redis，删除redis中的数据，然后更新数据库。
读写场景：
场景1： 缓存X，数据库X。A更新时，B读取
A删除缓存 数据库X，无缓存
B读取 读取X，缓存X
A更新数据库 数据库A，缓存X
其他线程读取 读取缓存X
结果：出现数据一致性问题。
写写场景：
场景1：缓存X，数据库X。A更新时，B更新
A删除缓存 数据库X，无缓存
B要删除缓存，但无缓存 数据库X，无缓存
A更新数据库 数据库A，无缓存 （有无可能，B先更新数据库）
B更新数据库 数据库B，无缓存
其他线程读 数据库B，缓存B
结果：能保证一致性
综合分析，读写时会出现数据一致性问题。
方案3：先更新数据库，再更新redis
更新时，先更新数据库的数据，然后把数据更新到redis。
读写场景：
场景1：数据库X，缓存X。A写时，B读
A更新数据库 数据库A，缓存X
B读取 读取缓存X
A更新缓存 数据库A，缓存A
其他线程读 读取缓存A
结果：短时不一致
场景2：数据库X，无缓存。A写时，B读
A更新数据库 数据库A，无缓存
B读取 读取数据库A，写入缓存A
A更新缓存 数据库A，缓存A
结果：无一致性问题。
写写场景：
场景1：数据库X，缓存X。A写时，B写
A更新数据库 数据库A，缓存X
B更新数据库 数据库B，缓存X
B更新缓存 数据库B，缓存B （由于网络堵塞等原因，B先把数据返回给redis）
A更新缓存 数据库B，缓存A
其他线程读 读取缓存A
结果：会出现一致性问题
综合分析，会出现一致性问题。
方案4：先更新redis，再更新数据库
先在redis中更新数据，然后同步数据到数据库。
redis中的数据很容易丢失（过期淘汰，内存淘汰），在更新完redis后，如果数据丢失，未同步到数据库。则造成数据不一致问题。
如果能够保证redis的数据不丢失，进行分析：
读写场景：√
A更新缓存 缓存A
B读取缓存
A写入数据库 数据库A
最终缓存A，数据库A
写写场景：×
A更新缓存 缓存A
B更新缓存 缓存B （A由于网络阻塞，B先进行操作数据库）
B更新数据库 数据库B
A更新数据库 数据库A
最终缓存B，数据库A
可以看到，会出现缓存与数据库不一致问题。
总结
综合来看，四种方案都有一定概率出现缓存与数据库的不一致问题。
对于更新缓存的策略：
当更新的逻辑比较复杂时，缓存需要多次与数据库交互，把信息传入缓存，消耗资源较大，而去更新后的数据不一定被查询使用。
同比之下方案1：先更新数据库，再删除缓存的策略出现一致性问题的严重程度较低。只会出现更新时的短时数据不一致，或者极小概率下出现不一致的情况。如果对一致性要求不是很高，可以采用这种方案。
如果对于数据一致性要求极高，提供两种思路：
-
先删除缓存，再更新数据库。采用异步更新缓存
A线程先删除缓存，B线程在读取时，从数据库读取数据，但不写入缓存。
A线程通过订阅数据库的binlog，写入redis缓存。
缺点是：在未完成更新时，会出现大量请求直接访问数据库，容易出现数据库崩溃。 -
先删除缓存，再更新数据库。采用延迟双删策略
A线程删除缓存，B线程读取数据库数据并写入缓存。
A线程完成更新后，再把缓存中的数据删除。
