redis 如何保证缓存和数据库一致性？

Question

如题所述

Answer 1

在现代互联网应用中，保持数据库和Redis缓存的一致性至关重要，尤其是在高并发场景下。面对这一挑战，有四种常见的解决方案，每一种都有其优缺点，让我们一一剖析：

1. 先写数据库后写缓存
这种方法旨在确保数据的最终一致性，避免因网络异常导致的缓存数据不准确。然而，在高并发情况下，若两个请求同时操作同一数据，可能会出现缓存与数据库的版本不一致。为了降低死锁风险，通常建议将写操作数据库和缓存操作分离开来。

2. 先删缓存再写数据库
对于写多读少的情况，先删除缓存再写入数据库可以避免数据不一致，减少不必要的系统资源消耗。这种策略的关键在于确保在写操作完成后，旧值已从缓存中清除，而新值已存入数据库。

缓存策略的延迟删除与双删
为了防止读写请求交错导致缓存问题，延迟删除策略允许在读取旧值后，新值已更新数据库并删除旧值。而双删策略（写前删，写后延迟删）则提供额外的安全性，确保数据的一致性。

解决缓存删除失败的策略
在写数据库后，若缓存删除失败，采用异步重试机制（如rocketmq）是常见做法。通过记录用户数据并设置5次重试，成功删除后返回，失败则标记为失败状态。这在提高并发效率的同时，可能牺牲了一定的实时性。

在数据处理过程中，确保数据的可靠落库至关重要，即使在复杂系统中，如内推群的管理，也需要通过可靠的渠道和备份策略来保证数据完整性。

MQ在解耦与削峰填谷中的作用
消息队列（MQ）在高并发场景中扮演了重要角色，它异步处理任务，实现系统的解耦，同时通过削峰填谷策略平衡系统负载。生产者发送消息到topic，消费者负责业务处理，这样的设计确保了系统的稳定运行。

综上所述，通过精心设计的缓存策略、异步重试机制以及消息队列的运用，我们可以有效地处理数据库和Redis缓存的一致性问题。理解并灵活运用这些技术，是构建高效、可靠的系统的关键。