redis和mysql双写一致_RedisMysql双写一致性问题

一&＃xff1a;序

- 最近在对数据做缓存时候&＃xff0c;会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题。

- 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题&＃xff0c;和可能存在的解决方案。

二&＃xff1a;(更新策略)-  先更新数据库&＃xff0c;后更新缓存

- 产生的问题

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- 由上面流程图可知道&＃xff0c;请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对&＃xff0c;但是因为网络等原因&＃xff0c;B却比A更早更新了缓存。

- 这就导致了脏数据&＃xff0c;因此不考虑 先更新数据库&＃xff0c;后更新缓存 这个更新策略。

三&＃xff1a;(更新策略)-  先删除缓存&＃xff0c;在更新数据库

- 产生的问题

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- 如果同时有一个请求A进行更新操作&＃xff0c;另一个请求B进行查询操作。

- 就会导致不一致的情形出现。而且&＃xff0c;如果不采用给缓存设置过期时间策略&＃xff0c;该数据永远都是脏数据。

四&＃xff1a;(更新策略)-  先更新数据库&＃xff0c;在删除缓存

- FaceBook 也是采用这种方式。

- 当然&＃xff0c;这种方式也会产生数据不一致问题。

- (1)缓存刚好失效

-(2)请求A查询数据库&＃xff0c;得一个旧值

-(3)请求B将新值写入数据库

-(4)请求B删除缓存

-(5)请求A将查到的旧值写入缓存

- 前提是 写操作耗时一定是低于 读操作的&＃xff0c;在一般的条件下&＃xff0c;这时不可能得。

五&＃xff1a;小结

- 这里只分析了平常可能想到的更新策略的分析。

- 其实&＃xff0c;要解决数据一致性的问题&＃xff0c;还是要根据具体业务来具体判断。

- 强一致性的&＃xff0c;那么就需要悲观锁&＃xff0c;使得一致。

- 同时还有延时双写/延时双删 等策略。其实都是为了根据自身业务来进行的操作。

- 知道了这些策略可能带来的问题&＃xff0c;也就可以在合适的业务下选择合适的策略来满足我们的需求。