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如何保证缓存与数据库更新时候的一致性

news 2025/11/1 9:21:00

Redis 作为 MySQL 缓存时，更新操作会使得Redis和Mysql存在短时间数据不一致现象。保证缓存与数据库一致性的核心是 “合理选择更新策略”，需在 “一致性”“性能”“复杂度” 间做平衡，不存在绝对完美的方案，需根据业务场景选择。以下是主流实现方案及适用场景：

所有策略的底层逻辑均围绕两点：

这是 Redis 与 MySQL 配合的默认推荐方案，核心逻辑是 “数据库为主，缓存为辅”，缓存仅作为 “读取加速层”，不主动写入。

读操作流程：
1. 先查 Redis，若存在数据且未过期，直接返回；
2. 若 Redis 无数据（缓存穿透 / 失效），查询 MySQL；
3. 将 MySQL 结果写入 Redis（并设置合理过期时间），再返回结果。
写操作流程：
1. 先更新 MySQL 数据库；
2. 再删除 Redis 中对应缓存（而非直接更新缓存）；
3. 后续读操作会自动从 MySQL 加载新数据到 Redis。
适用场景：绝大多数非强实时业务（如商品详情、用户信息、订单列表），平衡了一致性与性能，实现简单。
优势：避免 “先更缓存、后更数据库” 的脏数据风险（如更新缓存后数据库更新失败，缓存存旧值）；删除缓存比更新缓存更轻量，还能避免并发写导致的缓存覆盖问题。
注意：需给缓存设置 合理过期时间（如 5-10 分钟），作为 “兜底方案”—— 若写操作后删除缓存失败（如 Redis 宕机），过期时间到后缓存会自动失效，后续读操作可加载新数据。

核心逻辑是 “写操作必须同时更新数据库和缓存”，确保缓存与数据库时刻一致，适合对一致性要求极高的场景。

操作流程：
1. 写操作时，先更新 Redis 缓存；
2. 再同步更新 MySQL 数据库（需确保两步都成功，若某一步失败则重试或回滚）；
3. 读操作直接从 Redis 读取（因缓存必然与数据库一致）。
适用场景：强实时业务（如金融账户余额、库存数量），不允许出现毫秒级脏数据。
优势：一致性最强，读操作无需判断缓存有效性，性能稳定。
问题：写操作延迟高（需同时操作两个存储）；若 Redis 更新成功但 MySQL 更新失败，需额外处理 “缓存回滚”（如记录操作日志，失败后删除缓存），实现复杂度高于 Cache-Aside。

核心逻辑是 “缓存作为主存储，数据库异步更新”，适合写操作频繁、对一致性容忍度稍高（如允许秒级延迟）的场景。

操作流程：
1. 写操作：直接更新 Redis 缓存，同时记录 “更新日志”（如写入消息队列）；
2. 后台线程 / 消费者异步读取日志，批量更新到 MySQL 数据库；
3. 读操作：直接从 Redis 读取，完全不依赖数据库。
适用场景：高并发写业务（如秒杀库存预扣、实时点赞数），优先保证写操作吞吐量，可接受数据库有短暂延迟。
优势：写操作性能极高（仅操作 Redis），适合高并发场景。
风险：若 Redis 宕机且未持久化，或异步更新线程故障，会导致 “缓存数据丢失、数据库未更新” 的严重一致性问题，需搭配 Redis 持久化（RDB+AOF）和消息队列重试机制，复杂度较高。

当多个线程同时读写同一数据时（如秒杀场景下多线程扣减同一商品库存），上述方案可能因 “并发更新” 产生脏数据，需额外加 “分布式锁” 保证操作原子性。

核心逻辑：
1. 对 “同一数据的读写操作” 加分布式锁（如 Redis 的 SET NX 锁）；
2. 持有锁的线程才能执行 “更新数据库 + 删除缓存” 操作；
3. 未获取锁的线程重试或等待，直到锁释放。
适用场景：高并发读写同一数据的场景（如商品库存、热门商品详情），避免并发导致的缓存与数据库不一致。

缓存设置过期时间：所有缓存键必须加过期时间（即使是 Write-Through 方案），作为 “最终一致性保障”—— 若出现异常脏数据，过期后会自动刷新。
异步删除重试：写操作后删除缓存失败时（如 Redis 网络超时），不直接抛错，而是将 “删除任务” 写入消息队列，重试删除直到成功，避免缓存长期存旧值。
定期全量同步：后台定时（如每小时）扫描数据库核心表，对比 Redis 缓存数据，发现不一致则强制刷新缓存，适合解决 “极端异常场景”（如分布式锁失效）的遗留问题。