Redis的数据一致性

背景

我们的数据一般都会持久化到数据库，但是数据库操作很慢
Redis处理速度快，但是数据不一定是最新的
简单来说就是：数据库里的数据如果改了，Redis里面存的可能还是旧数据
这就导致了一个问题：当多线程访问系统时，如何能保证数据库和Redis的数据同步、一致呢

关于双写一致性问题有两种解决思路。

假设有两个请求，都对同一条数据进行操作
A要把这条数据改为100 B要把这条数据改为200

首先请求A先把数据库中的数据改为100，刚更新完库还没来得及更新缓存，B就来把数据改为200，然后B立刻把200写入缓存，此时A再去更新缓存为100
此时缓存是100 数据库是200

前置条件同上

首先请求A先把缓存中的数据改为100，还没来得及更新数据库，B来把缓存改为200，并把数据库改为200。此时A才来更新数据库为100
此时缓存是200 数据库是100

此时我们考虑读写并发的场景下会有什么问题
请求A是读操作，B是写操作，要改为200
初始：缓存和数据库中数据都是100

首先B先删除缓存，此时缓存中改数据为空
A来请求数据，发现缓存中没有数据，则去数据库中查询，读取到数据为100
此时B更新数据库为200
A更新缓存的数据为自己读到的100

前置条件：此时缓存中的数据恰好过期，数据库中的值为100
A来请求数据，发现缓存中数据为空，于是去数据库中读取数据为100
B请求来更新数据库为200，接着执行删除缓存（本来就是空），这个时候B执行完了
A更新缓存数据为自己读到的100.

但是，只有满足：

第二点是极难达成的。因为更新库的操作一般是需要锁的，时间较长。但是读操作用MVCC实现，时间短。

综上。我们一般先更新库，再去删除缓存。

概率低不代表不会发生，所以我们引入一下策略：

就是当A操作写完缓存数据后，B通过一段延迟时间再删除一次缓存。
可以通过MQ来实现

一般根据实际数据库读操作的时间来决定

而我们把删除消息投递到MQ的操作一般是写请求主动去投递的。
可以使用Canal完成该操作
Canal的使用手册