面试官：Redis和Mysql如何保证数据一致性？
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2023-03-04 00:13
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前言
1.缓存不一致是如何产生的
如果数据一直没有变更，那么就不会出现缓存不一致的问题。
通常缓存不一致是发生在数据有变更的时候。因为每次数据变更你需要同时操作数据库和缓存，而他们又属于不同的系统，无法做到同时操作成功或失败，总会有一个时间差。在并发读写的时候可能就会出现缓存不一致的问题（理论上通过分布式事务可以保证这一点，不过实际上基本上很少有人这么做）。
虽然没办法在数据有变更时，保证缓存和数据库强一致，但对缓存的更新还是有一定设计方法的，遵循这些设计方法，能够让这个不一致的影响时间和影响范围最小化。
2.缓存更新的几种设计
缓存更新的设计方法大概有以下四种：
先删除缓存，再更新数据库（这种方法在并发下最容易出现长时间的脏数据，不可取）
先更新数据库，删除缓存（Cache Aside Pattern）
只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）
只更新缓存，由缓存自己异步更新数据库（Write Behind Cache Pattern）
接下来详细介绍一些这四种设计方法
2.1 先删除缓存，再更新数据库
这种方法在并发读写的情况下容易出现缓存不一致的问题
如上图所示，其可能的执行流程顺序为：
客户端1 触发更新数据A的逻辑
客户端2 触发查询数据A的逻辑
客户端1 删除缓存中数据A
客户端2 查询缓存中数据A，未命中
客户端2 从数据库查询数据A，并更新到缓存中
客户端1 更新数据库中数据A
可见，最后缓存中的数据A跟数据库中的数据A是不一致的，缓存中的数据A是旧的脏数据。
因此一般不建议使用这种方式。
2.2 先更新数据库，再让缓存失效
这种方法在并发读写的情况下，也可能会出现短暂缓存不一致的问题
如上图所示，其可能执行的流程顺序为：
客户端1 触发更新数据A的逻辑
客户端2 触发查询数据A的逻辑
客户端3 触发查询数据A的逻辑
客户端1 更新数据库中数据A
客户端2 查询缓存中数据A，命中返回（旧数据）
客户端1 让缓存中数据A失效
客户端3 查询缓存中数据A，未命中
客户端3 查询数据库中数据A，并更新到缓存中
可见，最后缓存中的数据A和数据库中的数据A是一致的，理论上可能会出现一小段时间数据不一致，不过这种概率也比较低，大部分的业务也不会有太大的问题。
2.3 只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）
这种方法相当于是业务只更新缓存，再由缓存去同步更新数据库。一个Write Through的 例子如下：
客户端1 触发更新数据A的逻辑
客户端2 触发查询数据A的逻辑
客户端1 更新缓存中数据A，缓存同步更新数据库中数据A，再返回结果
客户端2 查询缓存中数据A，命中返回
客户端1 触发更新数据A的逻辑
客户端2 触发查询数据A的逻辑
客户端1 更新缓存中的数据A，返回
客户端2 查询缓存中的数据A，命中返回
缓存异步更新数据A到数据库中
总结
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