Redis和MySQL如何保证数据一致性

一般情况下,Redis 用来实现应用和数据库之间读操作的缓存层,主要目的是减少数据库 IO,还可以提升数据的IO 性能。

这是它的整体架构

当应用程序需要去读取某个数据的时候,首先会先尝试去 Redis 里面加载,如果命中就直接返回。如果没有命中,就从数据库查询,查询到数据后再把这个数据缓存到 Redis 里。

如图,在这样一个架构中,会出现一个问题,就是一份数据,同时保存在数据库和 Redis 里面,当数据发生变化的时候,需要同时更新 Redis 和Mysql,由于更新是有先后顺序的,并且它不像 Mysql中的多表事务操作,可以满足 ACID 特性。所以就会出现数据一致性问题。

在这种情况下,能够选择的方法只有几种。

  1. 先更新数据库,再更新缓存
  2. 先删除缓存,再更新数据库

如果先更新数据库,再更新缓存,如果缓存更新失败,就会导致数据库和 Redis 中的数据不一致。

如果是先删除缓存,再更新数据库,理想情况是应用下次访问 Redis 的时候,发现Redis 里面的数据是空的,就从数据库加载保存到 Redis 里面,那么数据是一致的。但是在极端情况下,由于删除 Redis和更新数据库这两个操作并不是原子的,所以这个过程如果有其他线程来访问,还是会存在数据不一致问题。

所以,如果需要在极端情况下仍然保证Redis和MySQL的数据一致性,就只能采用最终一致性方案。如下图,比如基于RocketMQ的可靠性消息通信,来实现最终一致性。

如下图,还可以直接通过 Canal 组件,监控Mysql 中binlog 的日志,把更新后的数据同步到Redis里面。

因为这里是基于最终一致性来实现的,如果业务场景不能接收数据的短期不一致性,那就不能使用这个方案来做。

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