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我们在面试的时候redis与mysql双写一致性是一个常考的问题，今天我们就一起探讨一下吧

所谓的一致性就是数据的一致性，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

强一致性： 这种一致性级别是最符合用户直觉的，他要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但是实现起来往往对系统的性能影响大

弱一致性： 这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致性，但会尽可能地保证到某个级别（比如毫秒级别）后，数据能够达到一致状态

最终一致性： 最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。之所以将最终一致性单独提出来，是因为他是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型

延时双删
1，先删除缓存
2，再更新数据库
3，休眠一会，再删除缓存

删除缓存重试机制
1，写请求更新数据库
2，缓存因为某些原因，删除失败
3，把删除失败的key放到消息队列
4，消费消息队列的消息，获取要删除的key
5，重试删除缓存操作

读取binlog异步删除缓存
通过读取数据库binlog日志来异步淘汰key
mysql为例，可以使用canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面，然后通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性

通过redission的读写锁解决缓存一致性问题
读写使用同一把锁，（读读不互斥），（读写，写写互斥）

文章总结自：捡田螺的男孩