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这篇文章给大家介绍如何保持 MySQL 和 Redis 中的数据一致，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
在高并发的业务场景下，MySQL 和 Redis 的数据一致性就显得很重要了，多次访问 MySQL 就会导致奔溃或者延缓速度，而缓存 Redis 过多也会出问题，那就是丢数据，存着存着，数据就丢了
Redis 在互联网行业中使用最为广泛。在很多时候也被称为“内存数据库”，它集合了缓存和数据库的优势，但并非开启持久化和主备同步机制就可以高枕无忧。
写入数据库成功，即让缓存失效，下一次读取时再缓存。这是缓存的实时策略。
从架构设计的角度思考：缓存就是缓存，缓存数据会随时丢失，缓存存在的目的是拦截到数据库的请求，相比数据的可靠性、一致性，还是吞吐量、稳定性优先。
在考虑数据一致性的问题上由三种刷新策略
实时策略
异步策略
定时策略
实时策略是最常用的策略，能够让用户有最好的体验，但是一旦数据量过大就会出现，数据苦往往会受不了
异步策略适用于，数据量大，但是数据并不重要，因为可能会导致脏数据或者数据丢失
定时策略适用于，数据量大，数据也很重要的情况下，这也是最稳定的方案
读取的过程，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。如果命中，应用程序从 cache 中取数据，取到后返回。
写入的过程，把数据存到数据库中，成功后，再删除缓存，删除后下次读取的时候，会被写入缓存。
从用户体验的角度，应该数据库有了写入，就马上废弃缓存，触发一次数据库的读取，从而更新缓存。
然而，这和高并发就矛盾了——如果所有的都实时从数据库里面读取，高并发场景下，数据库往往受不了。
在读取写入数据时，适用定时策略一般不会出问题
MySQL 持久化数据，Redis 只读数据
MySQL 和 Redis 处理不同的数据类型
MySQL 处理实时性数据，Redis 处理对实时性要求并不是很高的数据。在并发不高的情况下，读取操作优先读取 redis，不存在的话再去访问 MySQL，并把读取到的数据写回 Redis 中；写入操作直接写 MySQL，然后后再写入 Redis。在并发高的情况下，读取操作和上面一样，写入操作则使用异步写入，先写入 Redis 后直接返回，然后定时定期的写入 MySQL
而一旦涉及到更新数据，就容易出现缓存和数据库之间的数据一致性的问题，不管是先写入数据库再删除缓存，还是先删除缓存再写入数据库，都有可能出现数据不一致的情况，例如：
先写入数据库，再删除缓存前，线程宕机了，没有删除掉缓存，就会出现数据不一致的情况
先删除 Redis，还没来得及写入数据库，另外一个线程就来读取，发现缓存为空，这个时候就会跑去数据库读取数据写入缓存，这个时候缓存中的数据就是脏数据
因为写入和读取是并发的，没有办法保证顺序，就会出现缓存和数据库的数据是不一致的问题，这时候就可以使用
延时双删策略
在写库前后都进行 Redis.del(key) 操作，并且设定合理地超时时间
先删缓存
再写数据库
休眠一段时间
再删缓存
设置缓存的过期时间
理论上来讲，设置缓存过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写入操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存
关于如何保持 MySQL 和 Redis 中的数据一致就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
