后端面试必备：Redis中怎样包管缓存与数据库的数据一致性 ...

Redis面试题 - Redis中怎样包管缓存与数据库的数据一致性?

回答重点
缓存和数据库的同步可以通过以下几种方式：

• 先更新缓存，再更新数据库
  
• 先更新数据库存，再更新缓存
  
• 先删除缓存，再更新数据库，后续等查询把数据库的数据回种到缓存中
  
• 先更新数据库，再删除缓存，后续等查询把数据库的数据回种到缓存中
  
• 缓存双删策略。更新数据库之前，删除一次缓存；更新完数据库后，再进行一次延迟删除
  
• 使用Binlog异步更新缓存，监听数据库的Binlog变革，通过异步方式更新Redis缓存
  

以上就是实现数据库与缓存一致性的六种方式，这里前面三种都不太保举使用，后面三种的话其主要根据实际场景：

• 如果是要考虑实时一致性的话，先写MySQL，再删除Redis应该是较为优的方案，虽然短期内数据大概不一致，不外其能尽量包管数据的一致性。
  
• 如果考虑最终一致性的话，保举的是使用binlog+消息队列的方式，这个方案其有重试和次序消费，能够最大限度地包管缓存与数据库的最终一致性。
  

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引言

在今世Web应用中，Redis作为高性能的缓存层被广泛使用，但随之而来的是缓存与数据库数据一致性的挑衅。本文将深入探讨Redis缓存与数据库一致性问题，分析常见办理方案，并提供实践建议。
一、数据一致性问题的本质

缓存与数据库的一致性问题源于两者的异步特性。当数据被修改时，我们需要确保：

• 缓存和数据库中的数据最终保持一致
  
• 在一致的过程中，系统能正确处理并发请求
  

     二、常见办理方案

1. Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）

这是最常用的模式，其核心思想是应用程序直接管理缓存和数据库的读写。
读流程：
     写流程：
     长处：

• 实现简单
  
• 缓存掷中率高
  
• 能处理大部门场景
  

缺点：

• 存在短暂的不一致窗口
  
• 并发写时大概有问题
  

2. Read/Write Through Pattern（读写穿透模式）

在这种模式下，缓存作为主要数据源，由缓存自己负责与数据库的同步。
写流程：
     长处：

• 客户端代码简单
  
• 一致性更好包管
  

缺点：

• 实现复杂
  
• 缓存组件需要支持此功能
  

3. Write Behind Caching Pattern（异步缓存写入）

修改只写入缓存，然后异步批量写入数据库。
     长处：

• 写入性能极高
  
• 镌汰数据库压力
  

缺点：

• 数据丢失风险
  
• 一致性最差
  

三、进阶办理方案

1. 双删策略

     适用场景：对一致性要求较高的场景
2. 基于消息队列的最终一致性

     3. 分布式锁方案

     四、实践建议

• 根据业务场景选择策略：
  
  
  
  • 强一致性要求：分布式锁+双删
    
  • 最终一致性：Cache Aside+消息队列
    
  
  
• 设置公道的过期时间：
  
  1. SET key value EX 3600  # 1小时后过期

  复制代码
• 监控与报警：
  
  
  
  • 监控缓存掷中率
    
  • 监控数据库与缓存差异
    
  
  
• 降级方案：
  
  
  
  • 缓存故障时直接访问数据库
    
  • 数据库压力大时增长当地缓存
    
  
  

五、总结

包管Redis缓存与数据库数据一致性是一个需要权衡性能与一致性的复杂问题。没有放之四海而皆准的办理方案，最佳实践取决于您的详细业务需求、性能要求和一致性需求。
     通过理解各种模式的优缺点，结合实际业务场景，您可以构建出既高效又可靠的数据缓存系统。

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