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在现代分布式系统中，Redis 和 MySQL 通常被一起使用来实现高效的数据存储和访问。Redis 作为内存数据存储，用于快速读写缓存，而 MySQL 则作为持久化存储，用于确保数据的持久性和事务性。然而，如何保证两者的数据一致性是一个复杂而重要的问题。本文将深入探讨 Redis 与 MySQL 数据一致性的问题及其解决方案。

一、数据一致性挑战

数据一致性是指在分布式系统中，不同节点间的数据应保持一致。在 Redis 和 MySQL 组合使用时，主要面临以下一致性挑战：

缓存与数据库数据不同步：在高并发场景下，数据在 Redis 和 MySQL 之间的同步可能出现延迟，导致数据不一致。
缓存失效策略：Redis 的缓存失效（如过期或主动删除）策略可能导致读取到旧数据。
缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩：这些问题可能导致数据库压力骤增，进一步加剧数据不一致的风险。

二、解决方案

为了保证 Redis 与 MySQL 之间的数据一致性，可以采用以下几种策略：

1.读写穿透

Cache Aside Pattern：也称为Lazy Load模式。应用程序先从缓存读取数据，如果缓存未命中，再从数据库读取并回写缓存。

读操作流程：

从 Redis 中读取数据；
如果缓存命中，直接返回；
如果缓存未命中，从 MySQL 中读取数据，并将数据写入 Redis；
返回数据。
写操作流程：

更新 MySQL 数据；
删除 Redis 缓存中的数据（或更新缓存）。
public User getUserById(Long id) {
User user = redisTemplate.opsForValue().get(“user:” + id);
if (user == null) {
user = userRepository.findById(id).orElse(null);
if (user != null) {
redisTemplate.opsForValue().set(“user:” + id, user);
}
}
return user;
}

public void updateUser(User user) {
userRepository.save(user);
redisTemplate.delete(“user:” + user.getId());
}
​

2.写穿透

Write Through Pattern：每次写操作不仅更新数据库，还同时更新缓存。这种方式可以确保缓存与数据库的一致性。

流程：

更新 MySQL 数据；
更新 Redis 缓存中的数据。
public void updateUser(User user) {
userRepository.save(user);
redisTemplate.opsForValue().set(“user:” + user.getId(), user);
}
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3.分布式锁

使用分布式锁（如 Redis 分布式锁）来确保在高并发情况下，只有一个线程可以进行写操作，从而避免数据不一致问题。
public void updateUser(User user) {
String lockKey = “lock:user:” + user.getId();
try {
if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, “lock”, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
userRepository.save(user);
redisTemplate.opsForValue().set(“user:” + user.getId(), user);
} else {
throw new RuntimeException(“Failed to acquire lock”);
}
} finally {
redisTemplate.delete(lockKey);
}
}
​

4. 双写一致性保障

采用双写策略，即每次写操作同时更新数据库和缓存，并确保两者的原子性。可以通过事务或幂等性设计来保证。

5.延时双删策略

在更新数据时，先删除缓存，然后更新数据库，最后在一定延迟后再次删除缓存，以确保缓存中不会出现过期数据。
public void updateUser(User user) {
redisTemplate.delete(“user:” + user.getId());
userRepository.save(user);
Thread.sleep(500);
redisTemplate.delete(“user:” + user.getId());
}
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