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2024年1月17日发(作者：formatter 参数)
Redis 保证数据一致性方案解析
谈谈一致性
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
解决一直性主要有以下几种方案：
一、先更新数据库，再更新缓存
这套方案，大家是普遍反对的。为什么呢？有如下两点原因。
1.1（线程安全角度）
同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现
线程 A 更新了数据库
线程 B 更新了数据库
线程 B 更新了缓存
线程 A 更新了缓存
这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据。这就导致了脏数据，因此不考虑。
1.2（业务场景角度）
如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。
二、先删除缓存，再更新数据库
该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形：
（1）请求 A 进行写操作，删除缓存
（2）请求 B 查询发现缓存不存在
（3）请求 B 去数据库查询得到旧值
（4）请求 B 将旧值写入缓存
（5）请求 A 将新值写入数据库
上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
那么，如何解决呢？
2.1 采用延时双删策略
（1）先淘汰缓存
（2）再写数据库（这两步和原来一样）
（3）休眠1秒，再次淘汰缓存
这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。
2.2 那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
针对上面的情形，读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百 ms 即可。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
2.3 如果你用了mysql的读写分离架构怎么办？
ok，在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求 A 进行更新操作，另一个请求 B 进行查询操作。
请求 A 进行写操作，删除缓存
请求 A 将数据写入数据库了，
请求 B 查询缓存发现，缓存没有值
请求 B 去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值
请求 B 将旧值写入缓存
数据库完成主从同步，从库变为新值
上述情形，就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百 ms。
2.4 采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？
那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。
2.5 第二次删除,如果删除失败怎么办？
这是个非常好的问题，因为第二次删除失败，就会出现如下情形。还是有两个请求，一个请求 A 进行更新操作，另一个请求 B 进行查询操作，为了方便，假设是单库：
请求 A 进行写操作，删除缓存
请求 B 查询发现缓存不存在
请求 B 去数据库查询得到旧值
请求 B 将旧值写入缓存
请求 A 将新值写入数据库
请求 A 试图去删除请求 B 写入对缓存值，结果失败了。
这也就是说，如果第二次删除缓存失败，会再次出现缓存和数据库不一致的问题。
如何解决呢？
具体解决方案，看第三种更新策略的解析。
三、先更新数据库，再删除缓存（推荐）
Cache-Aside pattern
失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。
3.1 这种情况不存在并发问题么？
不是的。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。
3.2 然而，发生这种情况的概率又有多少呢？
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，大家想想，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。
3.3 如何解决上述并发问题？
首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用策略（二 ）里给出的异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。
3.4 还有其他造成不一致的原因么？
有的，这也是缓存更新策略（二）和缓存更新策略（三）都存在的一个问题，如果删缓存失败了怎么办，那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求，然后写入数据库了，删缓存失败了，这会就出现不一致的情况了。这也是缓存更新策略（二）里留下的最后一个疑问。
如何解决？
四、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哦~
删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制
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
五、读取 biglog 异步删除缓存
重试删除缓存机制还可以，就是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 **。
以 mysql 为例 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
六、总结
推荐使用先更新数据库，再删除缓存。只有很低的概率会出现数据不一致的情况，而且使用
redis 就是为了快速，保证强一致性一定会有性能上的损失，只能保证最终一致性。
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