如何保证Redis和数据库的数据一致性
作者：cndz 围观群众：674 更新于 标签：redis数据库数据一致性
简介
Redis是一种高性能的nosql的key-value数据库，因为它的快速响应和高吞吐量使得它颇受程序员的喜爱。然而，Redis是一个非持久化的数据库，数据仅存储在内存中。这意味着如果Redis发生故障或重启，数据将会丢失。因此，为了保证数据的持久化和可靠性，我们通常会将Redis和关系型数据库一起使用。但是，如何保证Redis和数据库的数据一致性呢？本文将介绍其产生原因及几种常用的解决方法。
产生原因
我们进行更新和删除某数据时，基本会有两种操作：
- 第一种方案先执行update或delete操作后，再执行清除缓存操作。
- 第二种方案与之相反，先进行缓存清除操作，再执行update或delete操作。
为什么会出现数据不一致的情况呢？我们分析下原因，在高并发情况下:
- 在高并发场景下，我们先分析第一种方案，第一个请求执行完update或delete操作后，还没有来的及清除缓存，此时请求二查询并使用了redis缓存中的旧数据，因此造成了数据的不一致。
- 我们再分析第二种模式，请求一进来先清除缓存 ，还未进行update/del操作，请求二进行数据查询时，发现缓存中未命中，在数据库中查询到了旧数据并写到了redis中。造成了redis与数据库的不一致性。
常用解决办法
延迟双删
延迟双删策略是分布式系统中数据库存储和缓存数据保持一致性的常用策略，但它不是强一致。其实不管哪种方案，都避免不了Redis存在脏数据的问题，只能减轻这个问题，要想彻底解决，得要用到同步锁和对应的业务逻辑层面解决。
说到底到底什么是延迟双删呢。就是先进行缓存清除操作，然后再进行update/del操作，最后在延时（N）秒再进行缓存清除操作。
注意事项
- 上述中（延迟N秒）的时间要大于一次写操作的时间。原因：如果延迟时间小于写入redis的时间，会导致请求1清除了缓存，但是请求2缓存还未写入
- 在业务程序运行时，统计业务逻辑执行读数据和写缓存的操作时间，以此为基础来进行估算。因为这个方案会在第一次删除缓存值后，延迟一段时间再次进行删除，所以称为“延迟双删。
引入消息队列
使用消息队列是另一种常用的方法。当需要更新Redis中的数据时，我们可以将操作写入消息队列中，然后由另一个进程或服务端从队列中读取并执行。这样，即使Redis或数据库发生故障，我们也可以保证数据的一致性。使用消息队列还可以提高系统的可伸缩性和稳定性。
缓存失效机制
在使用Redis时，我们通常会设置缓存失效时间。当缓存失效时，Redis会自动从数据库中读取最新的数据。因此，我们可以通过设置合适的缓存失效时间来保证Redis和数据库的数据一致性。当数据被更新时，我们可以手动清除缓存，以便下一次访问时重新从数据库中读取数据。使用缓存失效机制会保证redis与数据库的最终一致性。
注意事项
在设置缓存数据的过期时间时，需要根据实际业务需求和数据更新频率来确定。
总结
保证Redis和数据库的数据一致性是一个重要的问题，本文介绍了三种常用的方法。延迟双删策略可以在某种程度上解决数据不一致问题，使用消息队列可以提高系统的可伸缩性和稳定性，使用缓存失效机制可以保证Redis和数据库的数据最终一致性。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法。