如何解决Redis和数据库的一致性问题？
Redis与数据库一致性保障方案
常见方案概览
业界通常采用以下三种方案来保证Redis与数据库的数据一致性：
- 先更新数据库，再删除缓存
- 延迟双删：先删除缓存→更新数据库→再次删除缓存
- Cache-aside：更新数据库后，基于binlog监听删除缓存
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 先更新数据库，后删除缓存 | 实现简单 | 缓存删除失败会导致数据不一致 | 适用于95%的一般场景，特别是并发量不大或对一致性要求不高的场景 |
| 延迟双删 | 数据一致性保证更好 | 延迟时间难以精确控制 | 适用于高并发、对一致性要求严格的场景 |
| cache-aside | 解耦性强，一致性有保障 | 实现复杂，需引入额外组件 | 适合基础设施完善的大厂，高并发且一致性要求严格的场景 |
https://blog.csdn.net/weixin_41510616/article/details/152946435
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技术选型分析
为何选择删除而非更新缓存
优先选择删除缓存而非更新缓存的主要原因包括：
- 操作复杂度：更新缓存通常需要复杂的反序列化、修改、再序列化过程，特别是处理复杂数据结构时
- 一致性保证：在"写写并发"场景下，更新缓存更容易导致数据不一致
- 实施简易性：删除缓存方案更简单，引发的问题更少
虽然删除缓存会带来一次额外的cache miss，可能引起缓存击穿，但通过加锁机制可以有效解决。
操作顺序选择
先删缓存后写数据库
优点：
- 若删除成功但数据库更新失败，仅导致缓存清空，无脏数据
缺点：
- 可能放大"读写并发"导致的数据不一致问题
先写数据库后删缓存
优点：
- 确保数据先持久化
- 缓存删除失败率较低
缺点：
- 若缓存删除失败，会导致数据不一致
优化方案推荐
对于高要求的场景，推荐组合方案：
- 先删除缓存
- 更新数据库
- 基于binlog监听再次删除缓存
设计模式详解
Cache Aside Pattern
- 先写数据库，后删缓存
- 缓存删除可异步执行
- 有效解决"写写并发"问题
- 显著降低"读写并发"风险
其他缓存模式
-
Read/Write Through Pattern：
- 应用直接操作缓存
- 缓存自动同步数据库
- 读/写模块处理数据库交互
-
Write Behind Caching Pattern：
- 只更新缓存
- 异步批量持久化到数据库
- 适用于允许少量数据丢失的高吞吐场景
技术决策原则
在技术方案选择时，需综合考虑：
- 业务特点
- 实现复杂度
- 团队能力
- 维护成本
- 可理解性
不存在放之四海而皆准的"完美"方案，只有最适合具体场景的解决方案。