【编程底层原理】如何保证redis缓存和mysql数据库的双写一致性

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@小白创作中心

【编程底层原理】如何保证redis缓存和mysql数据库的双写一致性

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/u010425839/article/details/142413334

在现代应用架构中，缓存是提升性能的关键，但同时也引入了数据一致性的挑战。想象一下，你正在经营一家繁忙的餐厅，顾客（用户请求）络绎不绝，而你的厨房（数据库）和前台（缓存）需要紧密合作，确保每位顾客都能获得最新的菜单（数据）。本文将带你深入了解如何确保Redis缓存和MySQL数据库之间的双写一致性，让你的应用既快速又可靠。

不同的策略

1. 先更新数据库再删除缓存：Write-Delete Cache

策略解析：这就像是在餐厅更新菜单后，立即清理前台的旧菜单，确保顾客总是看到最新的信息。

2. 延时双删：Delayed Double Delete

策略解析：更新菜单后，先清理旧菜单，稍后再检查一次，确保没有遗漏，这可以减少顾客拿到过时菜单的风险。

3. 分布式锁：Distributed Lock

策略解析：就像在厨房和前台之间设置一个信号灯，确保在更新菜单时，不会有多个厨师（进程）同时操作，避免混乱。

4. 消息队列：Message Queue

策略解析：通过一个中央调度员（消息队列）来协调菜单的更新，这样可以减少直接沟通的错误，提高效率。

5. 读写锁：Read-Write Lock

策略解析：允许多个顾客（读操作）同时查看菜单，但更新菜单（写操作）时，需要暂时限制其他顾客查看，以防止混淆。

6. 订阅数据库变更日志：Database Change Subscription

策略解析：就像订阅厨房的更新通知，每当有新菜品（数据变更）时，前台都能第一时间更新菜单。

7. 旁路缓存模式：Cache Aside Pattern

策略解析：将缓存作为数据库的辅助，所有的更新首先在厨房（数据库）发生，然后通过旁路（缓存更新机制）确保前台（缓存）的信息是最新的。

8. Write-Through 和 Write-Behind模式

Write-Through模式：就像在厨房和前台同时更新菜单，保证信息的一致性。
Write-Behind模式：先在前台更新菜单，然后稍后（异步）在厨房更新，适用于对一致性要求不是极高的情况。

结语

确保Redis缓存和MySQL数据库的双写一致性，就像是在繁忙的餐厅中确保每位顾客都能获得最新菜单的挑战。通过上述策略，我们可以有效地协调前台和厨房的工作，确保数据的新鲜度和一致性。每种策略都有其适用场景，选择合适的策略，就像选择正确的菜单管理方法，可以显著提升顾客（用户）的满意度。

汇总

要将文章内容转换成Excel表格格式，我们可以创建一个表格，将文章的主要部分作为表格的行，每个部分的详细信息作为列。以下是一个简化的示例：

策略名称	描述
先更新数据库再删除缓存	首先更新数据库，然后删除缓存项，确保数据库数据最新，后续读请求从数据库加载数据并重新填充缓存。
延时双删（Delayed Double Delete）	更新数据库后先删除缓存，通过异步任务在稍后时间再次删除缓存，减少高并发下缓存中脏数据的风险。
分布式锁	使用分布式锁保证更新操作的原子性，避免并发写入导致的数据不一致问题。
消息队列（Message Queue, MQ）	将更新操作发布到消息队列，通过消费者服务异步处理数据库和缓存更新，降低系统耦合性，提高扩展性。
读写锁	使用读写锁控制对缓存和数据库的并发访问，读操作可并行执行，写操作需要独占访问。
订阅数据库变更日志	通过订阅数据库变更日志（如MySQL的binlog），异步更新缓存，保持数据一致性。
Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）	缓存作为数据库辅助存储，数据更新首先发生在数据库中，然后通过某种机制更新缓存。
Write-Through模式	数据写入缓存的同时同步更新数据库，保证数据的强一致性。
Write-Behind模式	先更新缓存，然后异步批量更新数据库，适用于可以容忍短暂数据不一致的场景。