一、Redis 数据库数据一致性的解决方案

在修改数据的时候，通常面临着双写的问题，也就是redis中要更新数据，数据库中也要更新数据，对于这个问题redis、数据库的数据同步方案有四种：

1. 先更新Redis缓存，再更新数据库
2. 先更新数据库，再更新Redis缓存
3. 先删除Redis中的缓存，再更新数据库
4. 先更新数据库，在删除Redis缓存

从上面的解决方案来看，先不说Redis、数据库的操作先后，数据库的操作始终都是更新，但是Redis不一样，Redis有两种方案，一是更新（也就是直接在Redis中写入更新的数据），二是删除Redis中的缓存，那么接下来我们就看看这两者有什么区别

1.1、更新Redis缓存、删除Redis缓存的区别

• 更新Redis缓存
  • 优点：每次数据变化都及时更新缓存，所以查询时不容易出现未命中的情况
  • 缺点：更新缓存的消耗比较大。如果数据要经过复杂的计算再写入缓存，那么频繁的更新缓存，就会影响服务器的性能。又因为Redis是单线程的，所以如果是写入数据频繁的业务场景，那么可能频繁的更新缓存时，却没有多余的线程读取该数据。
• 删除Redis缓存
  • 优点：操作简单，无论更新操作是否复杂，都是将缓存中的数据直接删除
  • 缺点：删除缓存后，下一次查询缓存会出现未命中，这时需要重新读取一次数据库。从上面的比较来看，一般情况下，删除缓存是更有的方案

所以经过这两个区别的比较，我们只会采取删除Redis缓存的两个方案，接下来就是比较这两个方案会产生什么样的问题，哪一个方案产生的问题比较容易解决

二、先删Redis缓存、后删Redis缓存会产生什么问题？解决方案？

2.1、删除Redis缓存，再更新数据库

从上面的图可以知道，如果更新数据库失败的话，那么即使删除Redis缓存成功了，在重试期间，下一次读取出来的数据还是之前的旧数据，即使重试成功了，数据库的数据更新了，但是Redis中已经被重新缓存了旧数据，这样两边的数据就不会一致

2.2、解决方案

从上面的问题可以知道，问题就出现在进行修改数据库重试期间，有线程访问Redis，而此时Redis中没有数据，就会从数据库中拿数据，而此时的数据还是旧数据，就导致Redis重新缓存了旧数据，等重试成功之后导致数据库跟Redis缓存数据不一致

这个问题的解决方案就是采用延迟双删的方案来解决

延迟双删的主要思想就是，在数据库中的数据更新成功之后，再启动一个延时线程来删除Redis中的缓存，那么之后读取的数据就是更新后的数据了，完整的流程应该是：

1. 先删一次Redis的缓存
2. 更新数据库中的数据
3. 可以使用sleep方法让线程睡一会
4. 然后再删除一个Redis的缓存

2.3、先更新数据库，再删除Redis缓存

如上图，是先更新数据库再删除缓存，在出现失败时可能出现的问题：

• 线程A更新数据库成功，线程A删除缓存失败；
• 线程B读取缓存成功，由于缓存删除失败，所以线程B读取到的是缓存中旧的数据。
• 最后线程A删除缓存成功，有别的线程访问缓存同样的数据，与数据库中的数据是一样。
• 最终，缓存和数据库的数据是一致的，但是会有一些线程读到旧的数据。

这个方案影响就会比较小一点，可以只采取重试机制就可以解决上面的问题，但是先删除Redis缓存的那个方案不同，即使采取了重试机制过后，很有可能还是会产生数据不一致的情况，所以加了一个延迟双删的方案

比较两个方案的谁更好
先删除Redis的那个方案即使所有的操作都是成功的，但是在分布式场景下，有可能会导致高并发问题的产生，也就是说可能会在更新数据库数据的同时有线程会访问数据，这也就会导致数据不一致的问题

而先删除数据库则不一样，即使在更新数据库的时候发生了高并发问题也不影响，因为反正更新完数据库之后还是会删除Redis中的缓存，有影响的也仅仅只是在高并发产生的那部分线程而已，所以很明显第二个方案影响更小