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如何保证mysql和redis的数据一致性

news 来源：原创 2025/6/9 3:52:26

保证 MySQL 和 Redis 的数据一致性是分布式系统中常见的挑战，因为 Redis 作为缓存层，可能存在与底层数据库数据不一致的情况。以下是几种常用的方案及其优缺点对比：

1. 缓存更新策略

(1) Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）

核心思想：应用程序直接管理缓存和数据库的读写。
流程：

读操作：
1. 先查 Redis，命中则返回。
2. 未命中则查 MySQL，并将结果写入 Redis。
写操作：
1. 先更新 MySQL。
2. 删除 Redis 中的缓存（下次读取时重新加载）。

优点：

实现简单，适合读多写少场景。
减少缓存与数据库的强耦合。

缺点：

短暂不一致：在 MySQL 更新后、Redis 删除前，可能读到旧数据。
缓存穿透风险：如果数据不存在，频繁查询会打到数据库（可通过缓存空值解决）。

(2) Write-Through（直写模式）

核心思想：所有写操作同时更新 Redis 和 MySQL。
流程：

写操作：
1. 先更新 Redis。
2. 同步更新 MySQL（通常在一个事务中完成）。

优点：

强一致性，数据几乎实时同步。

缺点：

写入性能较低（每次写都要操作缓存和数据库）。
不适合写多读少场景。

(3) Write-Behind（异步写回）

核心思想：先更新 Redis，再异步批量更新 MySQL。
流程：

写操作直接更新 Redis。
通过消息队列或定时任务异步同步到 MySQL。

优点：

写入性能高（Redis 响应快，MySQL 异步处理）。

缺点：

数据丢失风险：如果 Redis 宕机，未同步的数据会丢失。
一致性较弱（最终一致性）。

2. 数据同步方案

(1) 基于 Binlog 的异步同步（如 Canal + MQ）

核心思想：通过 MySQL 的 Binlog 监听数据变更，触发 Redis 更新。
流程：

Canal 监听 MySQL Binlog。
解析 Binlog 后，通过 MQ（如 Kafka/RabbitMQ） 发送变更事件。
消费者服务更新 Redis。

优点：

解耦业务代码，可靠性高。
支持异构系统同步。

缺点：

架构复杂，需要维护 Canal 和 MQ。
延迟稍高（毫秒级）。

(2) 延迟双删策略

核心思想：在更新 MySQL 前后各删除一次缓存，确保最终一致性。
流程：

删除 Redis 缓存。
更新 MySQL。
延迟一段时间（如 500ms）后，再次删除 Redis（防止期间其他请求写入旧数据）。

优点：

减少不一致时间窗口。

缺点：

延迟时间难以精确设定。
仍可能存在短暂不一致。

3. 分布式锁保证强一致

核心思想：在关键操作（如缓存更新）上加锁，避免并发冲突。
流程：

写操作前获取分布式锁（如 Redis 的 SETNX 或 ZooKeeper）。
更新 MySQL 并删除缓存。
释放锁。

优点：

强一致性（但性能较低）。

缺点：

锁竞争可能成为性能瓶颈。
复杂度高，需处理锁超时等问题。

4. 最终一致性方案（TCC/Saga）

核心思想：通过事务补偿机制保证最终一致性。
适用场景：分布式事务场景（如订单支付）。
流程：

Try：预留资源（如冻结库存）。
Confirm：提交事务（更新 MySQL 并清理 Redis）。
Cancel：失败时回滚（恢复数据）。

优点：

适合复杂业务逻辑。

缺点：

实现复杂，需设计补偿逻辑。

方案对比总结

方案	一致性强度	性能	复杂度	适用场景
Cache-Aside	弱	高	低	读多写少（如商品详情）
Write-Through	强	中	中	写少读多，强一致性需求
Write-Behind	最终	高	中	写多读少（如计数统计）
Binlog + MQ	最终	中	高	异构系统同步
延迟双删	最终	中	低	短暂不一致可容忍场景
分布式锁	强	低	高	金融等高一致性场景