详解让MySQL和Redis数据保持一致的四种策略
作者：吴名氏.
1 前言
先阐明一下 MySQL 和 Redis 的关系：MySQL 是数据库，用来持久化数据，一定程度上保证数据的可靠性；Redis 是用来当缓存，用来提升数据访问的性能。
关于如何保证 MySQL 和 Redis 中的数据一致（即缓存一致性问题），这是一个非常经典的问题。
使用过缓存的人都应该知道，在实际应用场景中，要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样，很难做到。
基本上都是尽可能让他们的数据在绝大部分时间内保持一致，并保证最终是一致的。
1.1 缓存不一致是如何产生的
如果数据一直没有变更，那么就不会出现缓存不一致的问题。
通常缓存不一致是发生在数据有变更的时候。因为每次数据变更你需要同时操作数据库和缓存，而他们又属于不同的系统，无法做到同时操作成功或失败，总会有一个时间差。在并发读写的时候可能就会出现缓存不一致的问题（理论上通过分布式事务可以保证这一点，不过实际上基本上很少有人这么做）。
虽然没办法在数据有变更时，保证缓存和数据库强一致，但对缓存的更新还是有一定设计方法的，遵循这些设计方法，能够让这个不一致的影响时间和影响范围最小化。
1.2 缓存更新的几种设计
缓存更新的设计方法大概有以下四种：
先删除缓存，再更新数据库（这种方法在并发下最容易出现长时间的脏数据，不可取）
先更新数据库，删除缓存（Cache Aside Pattern）
只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）
只更新缓存，由缓存自己异步更新数据库（Write Behind Cache Pattern）
接下来详细介绍一些这四种设计方法
2 设计方法一：先删除缓存，再更新数据库
这种方法在并发读写的情况下容易出现缓存不一致的问题
如上图所示，其可能的执行流程顺序为：
- 客户端1 触发更新数据A的逻辑
- 客户端2 触发查询数据A的逻辑
- 客户端1 删除缓存中数据A
- 客户端2 查询缓存中数据A，未命中
- 客户端2 从数据库查询数据A，并更新到缓存中
- 客户端1 更新数据库中数据A
可见，最后缓存中的数据 A 跟数据库中的数据 A 是不一致的，缓存中的数据A是旧的脏数据。
因此一般不建议使用这种方式。
3 设计方法二：先更新数据库，再让缓存失效
这种方法在并发读写的情况下，也可能会出现短暂缓存不一致的问题
如上图所示，其可能执行的流程顺序为：
- 客户端1 触发更新数据A的逻辑
- 客户端2 触发查询数据A的逻辑
- 客户端3 触发查询数据A的逻辑
- 客户端1 更新数据库中数据A
- 客户端2 查询缓存中数据A，命中返回（旧数据）
- 客户端1 让缓存中数据A失效
- 客户端3 查询缓存中数据A，未命中
- 客户端3 查询数据库中数据A，并更新到缓存中
可见，最后缓存中的数据A和数据库中的数据 A 是一致的，理论上可能会出现一小段时间数据不一致，不过这种概率也比较低，大部分的业务也不会有太大的问题。
4 设计方法三：只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）
只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）
如上图所示，其可能执行的流程顺序为：
- 客户端1 触发更新数据 A 的逻辑
- 客户端2 触发查询数据 A 的逻辑
- 客户端1 更新缓存中数据 A，缓存同步更新数据库中数据 A，再返回结果
- 客户端2 查询缓存中数据 A，命中返回
Read Through 和 WriteThrough 的流程类似，只是在客户端查询数据A时，如果缓存中数据A失效了（过期或被驱逐淘汰），则缓存会同步去数据库中查询数据A，并缓存起来，再返回给客户端。
这种方式缓存不一致的概率极低，只不过需要对缓存进行专门的改造。
5 只更新缓存，由缓存自己异步更新数据库（Write Behind Cache Pattern）
这种方式性详单于是业务只操作更新缓存，再由缓存异步去更新数据库，例如：
如上图所示，其可能的执行流程顺序为：
- 客户端1 触发更新数据 A 的逻辑
- 客户端2 触发查询数据 A 的逻辑
- 客户端1 更新缓存中的数据 A，返回
- 客户端2 查询缓存中的数据 A，命中返回
- 缓存异步更新数据 A 到数据库中
这种方式的优势是读写的性能都非常好，基本上只要操作完内存后就返回给客户端了，但是其是非强一致性，存在丢失数据的情况。
如果在缓存异步将数据更新到数据库中时，缓存服务挂了，此时未更新到数据库中的数据就丢失了。
6 小结
上面讲到的几种缓存更新的设计方式，都是前人总结出来的经验，这些方式或多或少都有一些弊端，并不完美，实际上也很难有完美的设计。大家在做系统设计的时候，也不要去追求完美，要有一些取舍，找到一种最适合自己业务场景的方式就行。
到此这篇关于让MySQL和Redis数据保持一致的四种策略的文章就介绍到这了,更多相关MySQL和Redis数据保持一致内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！