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如何保证 Redis 缓存和数据库的一致性？

1. 问题出现场景

1. 先修改数据库，再删除缓存

   删除数据库数据成功了，但是删除缓存却失败了，缓存中仍保留的是旧数据

2. 先删除缓存，再删除数据库

   如果 Redis 缓存删除成功后，假如数据库数据还没来得及更新，用户又请求数据，这时就会从数据库中读取旧的值，存入到 Redis 中，用户查到的数据依旧是旧的数据。

2. 解决方案

2.1 双写事务

原理：利用 Redis 的事务特性，或是数据库的事务特性，把 Redis 操作和数据库操作放到同一个事务中去执行，同时提交或回滚，最大程度上保证 Redis 缓存和数据库的一致。

1. 优点：实现简单、不复杂，能够保证一定的一致性

2. 缺点：

   Redis 和数据库本质不是同一种数据库，所以无法通过事务来保证它们之间完全的一致性

适合小型系统的简单读写，不适合高并发系统。

2.2 延迟双删

原理：当完成数据库的更新时，立即删除 Redis 缓存，为了确保数据更新的稳妥，延迟一定时间后（例如 1s、2s），再次对缓存进行删除。

目的：避免并发操作导致缓存脏数据的问题出现

1. 优点：实现简单，能够解决大部分场景下短时间数据不一致的情况
2. 缺点：延迟时间非常难以精确控制，如果操作量比较大，可能还会出现覆盖的风险

2.3 订阅更新机制

原理：当数据库更新，会向消息队列发送一条消息，Redis 通过订阅这个消息队列，来更新缓存数据，这样会让更新和缓存的清除变得非常及时。

1. 优点：同步效果非常好
2. 缺点：系统的复杂度会增加，消息队列本身需要一些可靠性，也是需要一些维护成本

2.4 读写分离架构

高并发场景应用非常广泛

原理：把写操作全部直接操作数据库，然后通过一个异步线程、后台服务、定时任务，去更新 Redis 缓存，从而实现数据的一致性。

1. 优点：缓存压力降低很多，特别适合大数据流量的系统
2. 缺点：项目开发比较复杂，因为要做好这种异步的逻辑的处理

2.5 Canal 订阅 Binlog 同步 Redis

原理：修改数据库的同时，数据库的操作会同时写入到 Binlog 中，这时可以通过 Canal 中间键，来订阅 Binlog 的一些变化，如果监听到数据库变化之后，把更新的数据同步通知给 Redis，来更新 Redis 的缓存

3. 总结

3.1 哪儿种方案更好？

具体选择哪儿种解决方案，要根据具体业务场景、项目的需求，以及整体的架构等多种因素去综合考虑，比如是否是高并发、是否要考虑低延迟等等因素。

脱离业务谈技术，就是耍流氓。

3.2 归纳

虽然这几种解决方案，可以在一定程度上解决 Redis 和数据库不一致的情况，但是在实际情况种，还要结合业务，来判断项目中是否真的需要，或是项目中可以使用 Redis。如果业务需要强一致性，例如银行、股票等业务，其实不使用 Redis 其实也是一种很好的方案。