一、緩存和數據庫一致性問題
讀取緩存步驟一般沒有什么問題，但是一旦涉及到數據更新：數據庫和緩存更新，就容易出現緩存(Redis)和數據庫（MySQL）間的數據一致性問題。因為寫和讀是並發的，沒法保證順序,就會出現緩存和數據庫的數據不一致的問題。
無論是“先刪除緩存，再寫庫”，還是“先寫MySQL數據庫，再刪除Redis緩存”，都有可能出現數據不一致的情況：
- “先刪除緩存，再寫庫” -- 如果刪除了緩存Redis，還沒有來得及寫庫MySQL，另一個線程就來讀取，發現緩存為空，則去數據庫中讀取數據寫入緩存，此時緩存中為臟數據
- “先寫MySQL數據庫，再刪除Redis緩存” -- 如果先寫了庫，在刪除緩存前，寫緩存的線程宕機了，沒有刪除掉緩存，則也會出現數據不一致情況
二、解決方案1：采用延時雙刪策略
在寫庫前后都進行redis.del(key)操作，並且設定合理的超時時間。具體的步驟就是：
- 先刪除緩存
- 再寫數據庫 -- 在1步驟后，2步驟前，可能有“讀”請求因緩存未命中，讀到臟數據，再次將臟數據存入緩存
- 休眠500毫秒
- 再次刪除緩存 -- 刪除可能在1-2步之間，被存入的臟數據
public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key); db.updateData(data); Thread.sleep(500); redis.delKey(key); }
2.1 休眠的500毫秒怎么確定的？具體該休眠多久呢？
需要評估自己的項目的讀數據業務邏輯的耗時。這么做的目的，就是確保讀請求結束，寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數據。當然這種策略還要考慮redis和數據庫主從同步的耗時。最后的的寫數據的休眠時間：則在讀數據業務邏輯的耗時基礎上，加幾百ms即可。比如：休眠1秒
2.2 最終一致性的解決方案 - 設置緩存過期時間
從理論上來說，給緩存設置過期時間，是保證最終一致性的解決方案。所有的寫操作以數據庫為准，只要到達緩存過期時間，則后面的讀請求自然會從數據庫中讀取新值然后回填緩存。
2.3 弊端
結合雙刪策略+緩存超時設置，這樣最差的情況就是在超時時間內數據存在不一致，而且又增加了寫請求的耗時。
三、解決方案2：異步更新緩存(基於訂閱binlog的同步機制)
3.1 技術整體思路
MySQL binlog增量訂閱消費+消息隊列+增量數據更新到redis
- 讀Redis：熱數據基本都在Redis
- 寫MySQL:增刪改都是操作MySQL
- 更新Redis數據：MySQ的數據操作binlog，來更新到Redis
3.2 詳細步驟
a) Redis更新數據操作，主要分為兩大塊：
- 一個是全量(將全部數據一次寫入到redis)
- 一個是增量（實時更新）-- 這里的增量,指的是mysql的update、insert、delate變更數據
b) 讀取binlog后分析 ，利用消息隊列,推送更新各台的redis緩存數據。
- 這樣一旦MySQL中產生了新的寫入、更新、刪除等操作，就可以把binlog相關的消息推送至Redis，Redis再根據binlog中的記錄，對Redis進行更新。
- 其實這種機制，很類似MySQL的主從備份機制，因為MySQL的主備也是通過binlog來實現的數據一致性。
- 這里可以結合使用canal(阿里的一款開源框架)，通過該框架可以對MySQL的binlog進行訂閱，而canal正是模仿了mysql的slave數據庫的備份請求，使得Redis的數據更新達到了相同的效果。
- 當然，這里的消息推送工具你也可以采用別的第三方：kafka、rabbitMQ等來實現推送更新Redis。