MySQL与Redis的缓存同等性问题
前言
在学习中，为了提高数据的读取效率，我们每每会利用Redis来作为MySQL数据的缓存，那么，天然就产生了二者间数据的同等性问题。
想要对MySQL和Redis进行数据处置惩罚，天然会产生以下问题：
下面我们来一一分析：
先操作MySQL
先删除MySQL中数据
这种情况下，当我们选择先将MySQL中的数据删除时，如果后续写入新数据失败，新数据就很有可能会丢失，我们就完全失去了这条数据，这是难以接受的。以是我们还是来看看先更新MySQL的情况吧：
先更新MySQL中数据
这种情况下，当客户端修改一个数据时，我们先将MySQL中数据更新为最新状态，然后再操作Redis（如果第一步更新MySQL数据失败，就不会继续操作Redis了，此时MySQL和Redis中的数据都还是老数据，也是处于同等状态，可以接受）：
再更新Redis中数据
试想如许一种情况：
线程A和线程B按以下次序实行：
- 线程A缓存未命中，然后从MySQL中读到数据c=1
- 线程B想将数据c=1修改为c=2
- 线程B先更新MySQL成功，再更新Redis数据c=2（岂论更新Redis成功与否）
- 线程A写回Redis数据c=1
可以看到，此时MySQL中是新数据c=2，Redis中却是老数据c=1，处于不同等状态。在Redis中该数据自动过期，大概再次更新该数据之前，客户端都会读到Redis中的老数据（脏数据）。
不过读操作，每每比写操作更快速，也就是说大多数情况下，线程A等线程B操作完了再写回Redis的情况不会出现。
但是，对于并发更新的情况，可能会出现多个线程并发更新Redis数据，导致老数据覆盖新数据的情况，也会造成不同等状态。
再删除Redis中数据
与上面“再更新Redis中数据”的情况类似，可能会出现线程B删除完Redis数据后，线程A又写回老数据的情况。
但是，对于并发更新的情况，就算多个线程并发删除Redis数据，也能够包管删除老数据，不会造成不同等状态。
当然，如果删除Redis失败了，Redis中还是会留下老数据，造成不同等状态。
先操作Redis
先删除Redis中数据
再更新MySQL中数据
试想如许一种情况：
线程A和线程B按以下次序实行：
- 线程B想将数据c=1修改为c=2
- 线程B先删除Redis中数据成功
- 线程A缓存未命中，然后从MySQL中读到数据c=1
- 线程B更新MySQL中数据c=2
- 线程A写回Redis数据c=1
可以看到，此时MySQL中是新数据c=2，Redis中却是老数据c=1，处于不同等状态。在Redis中该数据自动过期，大概再次更新该数据之前，客户端都会读到Redis中的老数据（脏数据）。
别的，对于并发更新的情况，可能会出现多个线程并发更新MySQL数据，导致老数据覆盖新数据的情况，也会造成不同等状态。
再删除MySQL中数据
这种情况下，当我们选择将MySQL中的数据删除时，如果后续Redis中的新数据丢失（磁盘存储相对内存存储的可靠性更高），我们就完全失去了这条数据，这是难以接受的。
总结
Cache-Aside (旁路缓存)
综上所述，我们每每会选择 先更新MySQL中数据-再删除Redis中数据 的方案。
以上所述所有的方案，有一个统称：Cache-Aside (旁路缓存)。
直读 与 同步/异步直写
别的，如果我们将缓存的业务直接从其它业务代码中抽取出来，给其它业务提供一个缓存抽象层，将缓存的操作全部放在这个缓存抽象层中独立存在，也就是缓存的解耦。
如许，主体业务就只必要与抽出来的缓存层进行交互，无需再关心数据的同等性，直接读/写缓存层，也就是直读与直写。
直读（Write-Through）
客户端（也可以是其他业务层）直接读取Redis缓存，如果缓存未命中，从MySQL中读取数据后，再写回Redis，然后再返回给客户端。
直写（Write-Through）
客户端（也可以是其他业务层）直接先更新Redis缓存，然后再更新MySQL，然后再返回数据给客户端。
上面的是同步直写，如果在更新MySQL的同时，异步将数据返回给客户端，那么就叫异步直写（Write-Behind）。
canal
别的，为了提高体系的可用性，我们可以共同一些成熟的中间件，例如：
利用Canal监控MySQL的binlog日记，自动通知缓存业务MySQL中的数据进行了什么修改，可以让我们的体系迅速知道MySQL的数据改动，耽误极低。
在缓存业务中，我们每每还可以引入消息队列，提高数据传输的可靠性，例如：
当Canal监控到MysQL数据改动后，将监控数据发送到RabbitMQ，由订阅了相干Topic的缓存业务消费监控数据并进行处置惩罚，可以有效避免数据传输中失败、丢失等问题。
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