如何保证Redis缓存与MySQL数据库的读写一致性

前言

在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。

这两者拥有各自的优点，例如Redis为高性能的内存数据库提供了极快的读写速度，而MySQL则是非常强大的关系型数据库，支持事务处理，并且提供了很好的数据一致性。

一、分布式系统一致性

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。
弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态。
最终一致性：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型。

然而，在实际应用过程中，如何保证Redis和MySQL双写时的数据一致性问题成为了开发者面临的重要挑战。本文即将针对这个问题进行深入探讨，希望能为广大开发者们提供一些有价值的思路和解决方案。

二、双写一致问题

双写一致性问题主要是指当我们同时向Redis和MySQL写数据时，由于网络延迟、服务器故障等原因，可能导致数据在两个系统之间产生不一致。

例如，你可能已经更新了MySQL中的数据，但是Redis中的数据还未来得及更新，或者反过来。这样的结果可能导致用户读到的是旧的、不正确的数据。

比如在现实生活中的购物网站场景：假设用户A在购买一件库存仅剩1件的商品，系统在接收到请求后，先将MySQL中的库存减少1，然后出现了网络延迟或系统故障，Redis中的库存没有减少。此时，用户B看到的是还有1件商品，也发起了购买请求，如果系统又首先更改了MySQL，那么就会出现超卖的情况，即实际库存已经没有，但因为缓存中的信息不准确，导致系统销售了更多的商品。

严格意义上任何非原子操作都不可能保证一致性，除非用阻塞读写实现强一致性，所以对于缓存架构我们追求的目标是最终一致性。

实际上，缓存就是通过牺牲强一致性来提高性能的。这是由CAP理论决定的。缓存系统适用的场景就是非强一致性的场景，它属于CAP中的AP。

三、缓存读写策略

解决这种问题的常见策略就是"缓存读写策略"。这个策略用于处理先更新数据库还是先更新缓存等场景。

接下来，我们将探讨三种缓存读写策略。这些策略各有优劣，没有绝对的最佳选择。请根据具体的应用场景选择最合适的策略。

3.1. 旁路缓存模式（Cache-Aside Pattern）

Cache-Aside Pattern，即旁路缓存模式，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。旁路缓存模式中服务端需要同时维护DB和Cache，并且是以DB的结果为准。

读：从缓存读取数据，读到直接返回。如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。

写：更新的时候，先「更新数据库，然后再删除缓存」。

3.2. 读写穿透模式（Read/Write Through Pattern）

Read/Write Through Pattern 中服务端把 cache 视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache 服务负责将此数据读取和写入 DB，从而减轻了应用程序的职责。

因为我们经常使用的分布式缓存 Redis 并没有提供 cache 将数据写入DB的功能，所以使用并不多。

读：从 cache 中读取数据，读取到就直接返回。读取不到的话，先从 DB 加载，写入到 cache 后返回响应。

从流程图中可以看出，读写穿透模式和旁路缓存模式的读取流程几乎相同。不过，在旁路缓存模式中，客户端需要负责将数据写入cache。而在读写穿透模式中，cache服务自行写入缓存，对客户端来说，这个过程是透明的。

写：先查 cache，cache 中不存在，直接更新 DB。cache 中存在，则先更新 cache，然后 cache 服务自己更新 DB（同步更新 cache和DB）。

3.3. 异步缓存写入模式（Write Behind Pattern）

Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 很相似，两者都是由 cache 服务来负责 cache 和 DB 的读写。

但是，两个又有很大的不同：Read/Write Through 是同步更新 cache 和 DB，而 Write Behind Caching 则是只更新缓存，不直接更新 DB，而是改为异步批量的方式来更新 DB。

很明显，这种方式对数据一致性带来了更大的挑战，比如cache数据可能还没异步更新DB的话，cache服务可能就挂掉了，反而会带来更大的灾难。

这种策略在我们平时开发过程中也非常非常少见，但是不代表它的应用场景少，比如消息队列中消息的异步写入磁盘、MySQL 的 InnoDB Buffer Pool 机制都用到了这种策略。

Write Behind Pattern 下 DB 的写性能非常高，非常适合一些数据经常变化又对数据一致性要求没那么高的场景，比如浏览量、点赞量等。

四、旁路缓存模式剖析

4.1. 旁路缓存模式的一些疑问

旁路缓存模式是我们平时中使用最多的，根据该模式，我们可能会有以下几个疑问。

为什么写操作是删除缓存，而不是更新缓存

答：假设线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库。线程B再发起一个写操作，紧接着也更新了数据库。由于网络等原因，线程B比线程A先更新了缓存，然后线程A更新缓存。

这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），而数据库保存的是B的数据（新数据），数据就不一致了，脏数据出现啦。如果是「删除缓存取代更新缓存」则不会出现这个脏数据问题。

实际上要写操作的时候更新缓存也是可以的，不过我们需要加一个锁/分布式锁来保证更新cache的时候不存在线程安全问题。

在写数据的过程中，为什么要先更新DB再删除缓存

答：假设请求1 是写操作，要是先删除缓存A，这时候来了请求2，请求2是读操作，先读缓存A，发现缓存被删除了(被请求1删除了)，然后去读数据库，但是此时请求1还没来得及把数据及时更新，那么请求2读的就是旧数据，并且请求2还会把读到的旧数据放到缓存中，造成了数据的不一致。

其实要先删缓存，再更新数据库也是可以，如采用「延时双删策略」。

休眠一段时间，再次淘汰缓存。这么做，可以将这段时间内所造成的缓存脏数据，再次删除。

注意sleep休眠的时间不能小于修改数据库数据的时间小，基本上1秒就够了。

在写数据的过程中，先更新DB，后删除cache就没有问题了么？

答：理论上来说还是可能会出现数据不一致性的问题，不过概率非常小。

假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生：

缓存刚好失效。
请求A查询数据库，得一个旧值。
请求B将新值写入数据库。
请求B删除缓存。
请求A将查到的旧值写入缓存 ok，如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。

然而，发生这种情况的概率并不高

发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。

可是，仔细想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

还有其他造成不一致的原因么？

答：如果删除缓存过程中失败了就会造成不一致问题。可以使用Canal去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。另起一个程序，获得这个订阅程序传来的信息，进行删除缓存操作。

4.2. 旁路缓存模式的缺陷

Cache Aside Pattern是一种常见的缓存更新策略，主要在读取数据时用于处理缓存的失效和更新。尽管它有很多优点，但也存在一些缺陷：

缺陷1：首次请求数据一定不在 cache 的问题

解决办法：可以将热点数据提前放入cache 中。

缺陷2：写操作比较频繁的话导致cache中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率

数据库和缓存数据强一致场景：更新DB的时候同样更新cache，不过我们需要加一个锁/分布式锁来保证更新cache的时候不存在线程安全问题。
可以短暂地允许数据库和缓存数据不一致的场景：更新DB的时候同样更新cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。

五、延时双删

Redis的延时双删策略主要用于解决分布式系统当中的缓存与数据库数据一致性问题。以下是其基本步骤：

先删除缓存。
再更新数据库。
最后延时再次删除缓存。

这个延时一般多久呢？延时时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。

该策略的理念是：如果有其他线程在步骤1和步骤2之间查询到旧的数据并写入了缓存，那么步骤3可以保证这部分旧的数据被清除，从而尽可能维持数据库和缓存之间的数据一致性。

以下是使用Java实现的样例代码：

java 复制代码

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisDoubleDelStrategy {
    private Jedis jedis;
    private static final long DELAY_MILLIS = 1000L; // 设置为你需要的延时时间

    public RedisDoubleDelStrategy(String host, int port) {
        this.jedis = new Jedis(host, port);
    }

    public void updateDBAndCache(String key, String value) {
        // Step 1: 删除缓存
        jedis.del(key);

        // Step 2: 更新数据库，此处以打印输出代替
        System.out.println("Update DB with: " + value);

        // 延迟任务来完成第二次删除
        new Thread(() -> {
            try {
                Thread.sleep(DELAY_MILLIS);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            
            // Step 3: 延时后再次删除缓存
            jedis.del(key);
        }).start();
    }
}

这段代码实现了延时双删策略，但请注意它仍然不能完全保证数据库和缓存之间的一致性。

在某些情况下（比如大量并发情况下），可能仍然会出现不一致的问题。例如，在步骤3之后，如果还有其他线程查询到了旧数据并写入了缓存，那么数据库和缓存的数据就会不一致。因此，在使用该策略时，需要根据你的系统特性和一致性需求来进行权衡。

六、删除缓存重试机制

不管是延时双删还是Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存 ，如果第二步的删除缓存失败呢，删除失败会导致脏数据。删除失败就多删除几次，保证删除缓存成功，所以可以引入删除缓存重试机制。

6.1. 消息队列异步删除缓存

最简单的方式是将删除失败的缓存Key放入消息队列中，由应用程序重新消费，再次删除缓存中的key。

写请求更新数据库
缓存因为某些原因，删除失败
把删除失败的key放到消息队列
消费消息队列的消息，获取要删除的key
重试删除缓存操作

6.2. 读取binlog异步删除缓存

重试删除缓存机制会造成好多业务代码入侵。其实，还可以通过数据库的binlog来异步淘汰key。

对于MySQL，可以使用阿里的Canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面，然后通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。

小结

本篇文章到这就结束了，在探讨Redis与MySQL双写问题的过程中，我们分析了各种可能的场景和解决方案。双写系统不仅考验我们对数据库原理的理解，也展示了协同工作的复杂性。最终，解决这个问题的关键是理解你的用例并根据实际需求选择适当的策略和工具。

而在实际应用中，再完美的方案也可能会遇到挑战和困难。因此，持续监控，频繁测试和及时调整策略都至关重要。希望本文能为你在处理Redis与MySQL双写问题上提供一些思路。