Ⅰ redis和mysql如何保持数据一致性
一天，老板提出服务器访问速度变慢的问题，并希望程序员阿旺能优化。阿旺发现瓶颈在于数据库，决定引入Redis作为缓存，以减轻数据库压力。但在数据更新时，阿旺面临先更新数据库还是先更新缓存的抉择。他选择先更新数据库后更新缓存的方案，但上线后，客户反馈数据更新延迟，阿旺发现数据库与缓存数据不一致。通过排查，阿旺发现并发请求在数据更新过程中导致问题。分析显示，无论是先更新数据库再更新缓存，还是先更新缓存再更新数据库，都存在并发时数据不一致的风险。阿旺采用Cache Aside策略，即先更新数据库，再删除缓存，同时给缓存加入过期时间作为兜底措施，以确保数据一致性。但阿旺又发现，删除缓存操作可能失败，导致数据不一致。为解决此问题，阿旺引入消息队列重试机制或订阅MySQL binlog再操作缓存，以保证两个操作的正确执行。经过改进，问题得到解决，服务器性能提升，阿旺获得老板的认可，并收到了象征奖励的月饼。
Ⅱ 如何保证redis与mysql数据最终一致性
保证redis与mysql数据最终一致性，有以下几种方案
先更新redis，再更新mysql
流程图
最后mysql是请求1的数据，redis是请求2的数据，不能保证最终一致性
先更新mysql，再更新redis
流程图
最后mysql是请求2的数据，redis是请求1的数据，不能保证最终一致性
先删redis，再更新mysql
流程图
最后mysql是新数据，redis是旧数据，不能保证最终一致性
先更新mysql，再删redis
流程图
最后mysql是新数据，redis是旧数据
延迟删除: 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis
流程图
sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。
本方案有一个问题: 更新mysql后，删除redis之前，查询请求从redis查到的是旧数据，虽然可以保证最终一致性，但是查到旧数据的时间较长
延迟双删: 先删redis，然后更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis。
本方案可以让用户更早查询到新数据。
方案六看起来是所有方案中最优的，但其实还是有问题，比如下面的情况（出现概率极低），如果确实发生了这种情况，只能等key到达过期时间自己失效，或者引入mq等中间件对删除redis失败做重试。
最后，友情提示一下，这个问题是面试高频题，但是面试没法画图，很难描述清楚各种场景，可以用下面的表达方式
Ⅲ 深入思考：mysql与redis如何一起使用
在一个评价系统中，用户在发布评价时需要将数据写入MySQL数据库，而读取评价时则从Redis缓存中获取。此时面临的关键问题是如何确保MySQL与Redis数据的一致性，尤其是在数据更新或数据过期时，如何及时更新Redis数据？
为了解决这个问题，通常采用旁路缓存模式。此模式分为读策略和写策略。读策略是从缓存中读取数据，如果缓存命中则直接返回数据；如果缓存不命中，则从数据库中查询数据，并将数据写入到缓存中后返回给用户。写策略则是更新数据库中的记录后，删除缓存记录。
旁路缓存模式确保了数据完整性，因为缓存key的过期时间可以保证数据最终与MySQL数据库保持一致。然而，它无法保证数据的及时性，即用户可能在读取过程中获取到旧数据。为解决及时性问题，可以采用重试机制，通过网络故障重试解决可能出现的缓存问题，但这也带来额外的复杂度。
考虑到Redis缓存过期时间，可以采用一个取巧方案：设置待更新的Redis key过期时间，然后在MySQL更新后删除Redis缓存。这种策略可以降低数据不一致的可能性，但仍然存在短暂的不一致时间。
在追求一致性的同时，可以考虑局部一致性，即用户只读取自己的写入数据。例如，用户在更新数据后，一段时间内只从数据库读取自己的更新数据，其他用户则从缓存读取。这种方式虽然无法完全实现强一致性，但可以提供良好的用户体验，同时减轻系统负担。
对于数据同步问题，更通用的解决方案是利用MySQL作为记录系统，通过数据变更捕获（CDC）技术，自动捕获MySQL的数据更新，并修改缓存视图。这样一来，读取数据时可以从MySQL或Redis中获取，提高了系统的灵活性和容错性。
扩展到更多场景，当数据需要同步到不同系统时，可以借助消息中间件如Kafka进行消息传递。Kafka可以确保消息的可靠传输，即使在失败时也可以重试。这种设计使得系统中各个组件更加独立，提高了系统的健壮性和灵活性。
在实现数据一致性时，重要的是找到性能、可用性和一致性的最佳平衡点。通过事件溯源模式，将数据的权威版本记录在记录系统中，其他系统基于此构建衍生数据，可以简化分布式事务问题并提高系统的整体性能。最后，设计时需要权衡各种因素，如系统成本、理解成本和开发效率，选择最适合实际情况的方案。