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Redis与MySQL数据一致性问题解决方案

article 2025/2/28 0:56:08

以下是关于Redis与MySQL数据一致性问题的详细解决方案，结合实际场景的常见策略和最佳实践：

一、数据一致性问题的核心挑战

在高并发场景下，Redis作为缓存层与MySQL数据库之间的数据同步可能因以下原因导致不一致：

缓存与数据库双写顺序：先更新数据库还是先更新/删除缓存？
并发读写竞争：多个线程同时操作缓存和数据库。
操作失败回滚：某一环节失败（如缓存删除失败）导致残留脏数据。

二、常见解决方案

1. 双写策略

策略一：先更新数据库，再删除缓存（Cache-Aside）
```
// 伪代码示例
public void updateData(Data data) {
    // 1. 更新数据库
    mysql.update(data);
    // 2. 删除缓存
    redis.del("data_key");
}
```
- 优点：简单，减少缓存穿透风险。
- 问题：若缓存删除失败，需结合重试机制（如MQ补偿）。
策略二：先删除缓存，再更新数据库
```
public void updateData(Data data) {
    // 1. 删除缓存
    redis.del("data_key");
    // 2. 更新数据库
    mysql.update(data);
}
```
- 问题：若数据库更新耗时，其他线程可能读到旧数据并回填缓存（需结合延迟双删）。

延迟双删（优化版）：

public void updateData(Data data) {
    // 1. 第一次删除缓存
    redis.del("data_key");
    // 2. 更新数据库
    mysql.update(data);
    // 3. 延迟再次删除缓存（如1秒后）
    Thread.sleep(1000);
    redis.del("data_key");
}

适用场景：高并发下减少旧数据残留概率。

2. 订阅MySQL Binlog（最终一致性）

实现步骤：
1. 使用工具（如Canal、Debezium）监听MySQL的Binlog。
2. 解析Binlog中的数据变更事件。
3. 根据变更事件同步更新或删除Redis缓存。
优点：完全解耦，保证最终一致性。
缺点：架构复杂，需维护消息队列（如Kafka）和消费者。
```
MySQL → Binlog → Canal → Kafka → Consumer → Redis更新/删除
```

3. 设置缓存过期时间

兜底方案：为Redis中的缓存数据设置合理的TTL（如30分钟）。
```
redis.setex("data_key", 1800, data); // 30分钟后自动过期
```
- 优点：最终强制重新加载最新数据。
- 缺点：短期可能读到旧数据，不适用于强一致性场景。

三、高并发场景下的优化

1. 读写锁控制

在业务层对同一数据加分布式锁，确保读写顺序性。

// 伪代码示例（使用Redisson）
RLock lock = redisson.getLock("data_lock");
lock.lock();
try {
    // 1. 读缓存
    Data data = redis.get("data_key");
    if (data == null) {
        // 2. 读数据库
        data = mysql.query();
        // 3. 写缓存
        redis.set("data_key", data);
    }
    return data;
} finally {
    lock.unlock();
}

2. 版本号或时间戳

在缓存和数据库中存储数据的版本号，更新时校验版本：

-- MySQL表结构
CREATE TABLE data (
    id INT PRIMARY KEY,
    content VARCHAR(255),
    version INT DEFAULT 0
);

// 更新时校验版本号
public void updateData(Data newData) {
    int oldVersion = newData.getVersion();
    // 更新数据库（带版本校验）
    int rows = mysql.update(
        "UPDATE data SET content=?, version=version+1 WHERE id=? AND version=?",
        newData.getContent(), newData.getId(), oldVersion
    );
    if (rows > 0) {
        redis.del("data_key"); // 删除缓存
    }
}

四、异常处理与补偿

1. 异步重试机制

若缓存操作失败，通过消息队列（如RocketMQ）异步重试：

public void updateData(Data data) {
    try {
        mysql.update(data);
        redis.del("data_key");
    } catch (Exception e) {
        // 发送到MQ，由消费者重试删除缓存
        mq.send("retry_delete_cache", "data_key");
    }
}

2. 数据校对任务

定时任务扫描数据库与缓存差异，修复不一致数据：

@Scheduled(fixedRate = 3600000) // 每小时执行一次
public void checkConsistency() {
    List<Data> dbData = mysql.queryAll();
    for (Data data : dbData) {
        String cacheValue = redis.get("data_" + data.getId());
        if (!data.equals(cacheValue)) {
            redis.set("data_" + data.getId(), data);
        }
    }
}

五、方案对比与选型建议

方案	一致性强度	实现复杂度	适用场景
双写 + 延迟删除	最终一致性	低	低频写、允许短暂不一致
订阅Binlog同步	最终一致性	高	高频写、要求最终一致性
读写锁控制	强一致性	中	对性能要求不高的关键数据
缓存过期 + 版本号	最终一致性	中	允许旧数据存在的查询场景

六、总结

最终一致性：大多数场景选择订阅Binlog或双写+补偿机制。
强一致性：需牺牲性能，通过分布式锁或版本控制实现。
兜底设计：缓存过期时间 + 数据校对任务，确保最终兜底修复。
根据业务权衡：一致性要求越强，系统复杂度和性能损耗越高。

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