MySQL 和 Redis 数据一致性解决方案
MySQL 和 Redis 数据一致性解决方案
MySQL 和 Redis 作为两种不同类型的数据库(关系型 vs 内存型)，在配合使用时需要特别注意数据一致性问题。以下是几种常见的解决方案：
1. 缓存更新策略
1.1 Cache Aside Pattern (旁路缓存模式)
- 读操作：先查 Redis，没有则查 MySQL 并写入 Redis
- 写操作：先更新 MySQL，再删除 Redis 对应数据
- 优点：实现简单，适用于读多写少场景
- 缺点：存在短暂不一致窗口
1.2 Write Through (直写模式)
- 所有写操作同时更新 MySQL 和 Redis
- 优点：强一致性
- 缺点：性能开销大
1.3 Write Behind (异步写回)
- 先更新 Redis，异步批量更新 MySQL
- 优点：高性能
- 缺点：可能丢失数据，一致性最弱
2. 双删策略
- 先删除 Redis 数据
- 更新 MySQL
- 延迟一段时间后再次删除 Redis
- 解决并发更新导致的脏数据问题
3. 消息队列保证最终一致性
- 使用消息队列(如 Kafka/RabbitMQ)异步处理数据变更
- 流程：MySQL 变更 → 发送消息 → 消费者更新 Redis
4. 数据库 Binlog 同步
- 使用 Canal 等工具监听 MySQL Binlog
- 解析 Binlog 并同步变更到 Redis
- 优点：对业务代码无侵入
5. 分布式锁
- 在更新数据时加锁，防止并发操作导致不一致
- 可使用 Redis 的 SETNX 实现
6. 设置合理的过期时间
- 为 Redis 数据设置 TTL，定期自动失效
- 强制重新从 MySQL 加载最新数据
选择建议
- 对一致性要求高：Write Through + 分布式锁
- 高性能优先：Cache Aside + 双删
- 系统解耦：Binlog 同步方案
实际应用中，通常需要根据业务场景组合使用多种策略，并在一致性和性能之间找到平衡点。