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我是🌟廖志伟🌟，一名🌕Java开发工程师🌕、📝Java领域优质创作者📝、🎉CSDN博客专家🎉、🌹幕后大佬社区创始人🌹。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。

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- Redis与数据库的数据一致性

本文内容：

Redis与数据库的数据一致性

redis
关于redis与数据库的数据一致性，业界使用最多的是数据同步问题（双删策略）

双删策略

先更新数据库，再更新缓存；

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现：

线程A更新了数据库；
线程B更新了数据库；
线程B更新了缓存；
线程A更新了缓存；

缺点

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑！
如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

先删除缓存，再更新数据库；

同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:
（1）请求A进行写操作，删除缓存；
（2）请求B查询发现缓存不存在；
（3）请求B去数据库查询得到旧值；
（4）请求B将旧值写入缓存；
（5）请求A将新值写入数据库；

导致数据不一致的情形出现，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

延时双删策略

解决方案：延时双删策略

（1）先淘汰缓存；
（2）再写数据库（这两步和原来一样）；
（3）休眠1秒，再次淘汰缓存；

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除！这个一秒如何得出来的呢？评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时，在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可，确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

MySQL的读写分离架构中

一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

（1）请求A进行写操作，删除缓存；
（2）请求A将数据写入数据库了；
（3）请求B查询缓存发现，缓存没有值；
（4）请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值；
（5）请求B将旧值写入缓存；
（6）数据库完成主从同步，从库变为新值；导致数据不一致，解决方案使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。

采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？ ok，那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。

异步延时删除策略

先更新数据库，再删除缓存；一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生：

（1）缓存刚好失效；
（2）请求A查询数据库，得一个旧值；
（3）请求B将新值写入数据库；
（4）请求B删除缓存；
（5）请求A将查到的旧值写入缓存；

问题：会发生脏数据，但是几率不大，因为步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

如何解决脏数据呢？给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用策略2（先删除缓存，再更新数据库）里给出的异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

第二次删除，如果删除失败怎么办？这是个非常好的问题，因为第二次删除失败，就会出现如下情形。还是有两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作，为了方便，假设是单库：（1）请求A进行写操作，删除缓存；（2）请求B查询发现缓存不存在；（3）请求B去数据库查询得到旧值；（4）请求B将旧值写入缓存；（5）请求A将新值写入数据库；（6）请求A试图去删除请求B写入对缓存值，结果失败了；ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败，会再次出现缓存和数据库不一致的问题。

解决方案一

（1）更新数据库数据；
（2）缓存因为种种问题删除失败；
（3）将需要删除的key发送至消息队列；
（4）自己消费消息，获得需要删除的key；
（5）继续重试删除操作，直到成功；缺点：对业务线代码造成大量的侵入

解决方案二：启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的信息，进行删除缓存操作。
（1）更新数据库数据；
（2）数据库会将操作信息写入binlog日志当中；
（3）订阅程序提取出所需要的数据以及key；
（4）另起一段非业务代码，获得该信息；
（5）尝试删除缓存操作，发现删除失败；
（6）将这些信息发送至消息队列；
（7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作；

订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal，可以完成订阅binlog日志的功能。重试机制，采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高，直接在程序中另起一个线程，每隔一段时间去重试。

总结

以上就是今天要讲的内容，还希望各位读者大大能够在评论区积极参与讨论，给文章提出一些宝贵的意见或者建议📝，合理的内容，我会采纳更新博文，重新分享给大家。

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我本身是一个很普通的程序员，放在人堆里，除了与生俱来的🌹盛世美颜🌹、所剩不多的发量，就剩下180的大高个了。就是我这样的一个人，默默坚持写博文也有好多年了，有句老话说的好，🌕牛逼之前都是傻逼式的坚持🌕。希望自己可以通过大量的作品，时间的积累，个人魅力、运气和时机，可以打造属于自己的🌟技术影响力🌟。同时也希望自己可以成为一个🎄懂技术🎄，🎄懂业务🎄，🎄懂管理🎄的综合型人才，作为项目架构路线的总设计师，掌控全局的🌕团队大脑🌕，技术团队中的🍊绝对核心🍊是我未来几年不断前进的目标。

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