Redis 和 Mysql 如何保证数据一致性
项目场景:
一般情况下,Redis 用来实现应用和数据库之间读操作的缓存层,主要目的是减少数据库 IO,还可以提升数据的 IO 性能。
如下图所示,这是它的整体架构。 当应用程序需要去读取某个数据的时候,首先会先尝试去 Redis 里面加载,如果命中就直接返回。如果没有命中,就从数据库查询,查询到数据后再把这个数据缓存到 Redis 里面。

(如下图)在这样一个架构中,会出现一个问题,就是一份数据,同时保存在数据库和 Redis 里面,当数据发生变化的时候,需要同时更新 Redis 和 Mysql,由于更新是有先 后顺序的,并且它不像 Mysql 中的多表事务操作,可以满足 ACID 特性。所以就会出 现数据一致性问题。
ACID,是指数据库管理系统(DBMS)在写入或更新资料的过程中,为保证事务(transaction)是正确可靠的,所必须具备的四个特性:原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)。

解决方案:
1. 先更新数据库,再更新缓存
2. 先删除缓存,再更新数据库
如果先更新数据库,再更新缓存,如果缓存更新失败,就会导致数据库和 Redis 中的数据不一致。如下图所示。

如果是先删除缓存,再更新数据库,理想情况是应用下次访问 Redis 的时候,发现 Redis 里面的数据是空的,就从数据库加载保存到 Redis 里面,那么数据是一致的。
但是在极端情况下,由于删除 Redis 和更新数据库这两个操作并不是原子的,所以这个过程如果有其他线程来访问,还是会存在数据不一致问题。

所以,如果需要在极端情况下仍然保证 Redis 和 Mysql 的数据一致性,就只能采用最终一致性方案。
1、比如基于 RocketMQ 的可靠性消息通信,来实现最终一致性。如下图。

2、还可以直接通过 Canal 组件,监控 Mysql 中 binlog 的日志,把更新后的数据 同步到 Redis。如下图

因为这里是基于最终一致性来实现的,如果业务场景不能接受数据的短期不一致性,那就不能使用这个方案来做。
也会有人说:“你这个最终一致性方案”还是会存在数据不一致的问题啊?那怎么解决? 先不用慌,技术是为业务服务的,所以不同的业务场景,对于技术的选择和方案的设计 是不同的,所以这个时候,可以反问面试官,具体的业务场景是什么? 一定要知道的是,一个技术方案不可能 cover 住所有的场景,明白了吗?
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