Redis与MySQL双写一致性怎么保证
Redis Assistant 是一款为Redis设计的高效可视化管理与监控工具，提供多种操作模式，高效处理服务器数据。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出，适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。
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谈谈一致性
一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。
强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大
弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态
最终一致性：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型
三个经典的缓存模式
缓存可以提升性能、缓解数据库压力，但是使用缓存也会导致数据不一致性的问题。一般我们是如何使用缓存呢？有三种经典的缓存模式：
Cache-Aside Pattern
Read-Through/Write through
Write behind
Cache-Aside Pattern
Cache-Aside Pattern，即旁路缓存模式，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。
Cache-Aside读流程
Cache-Aside Pattern的读请求流程如下：
读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据
缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。
Cache-Aside 写流程
Cache-Aside Pattern的写请求流程如下：
更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
Read-Through/Write-Through（读写穿透）
Read/Write Through模式中，服务端把缓存作为主要数据存储。应用程序跟数据库缓存交互，都是通过抽象缓存层完成的。
Read-Through
Read-Through的简要流程如下
从缓存读取数据，读到直接返回
如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。
这个简要流程是不是跟Cache-Aside很像呢？其实Read-Through就是多了一层Cache-Provider，流程如下：
Read-Through实际只是在Cache-Aside之上进行了一层封装，它会让程序代码变得更简洁，同时也减少数据源上的负载。
Write-Through
Write-Through模式下，当发生写请求时，也是由缓存抽象层完成数据源和缓存数据的更新,流程如下：
Write behind （异步缓存写入）
Write behind跟Read-Through/Write-Through有相似的地方，都是由Cache Provider来负责缓存和数据库的读写。它两又有个很大的不同：Read/Write Through是同步更新缓存和数据的，Write Behind则是只更新缓存，不直接更新数据库，通过批量异步的方式来更新数据库。
这种方式下，缓存和数据库的一致性不强，对一致性要求高的系统要谨慎使用。但是它适合频繁写的场景，MySQL的InnoDB Buffer Pool机制就使用到这种模式。
操作缓存的时候，删除缓存呢，还是更新缓存？
一般业务场景，我们使用的就是Cache-Aside模式。 有些小伙伴可能会问， Cache-Aside在写入请求的时候，为什么是删除缓存而不是更新缓存呢？
我们在操作缓存的时候，到底应该删除缓存还是更新缓存呢？我们先来看个例子：
线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库
线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库
由于网络等原因，线程B先更新了缓存
线程A更新缓存。
这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据不一致了，脏数据出现啦。如果是删除缓存取代更新缓存则不会出现这个脏数据问题。
更新缓存相对于删除缓存，还有两点劣势：
如果你写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话。更新缓存频率高的话，就浪费性能啦。
在写数据库场景多，读数据场景少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这也浪费了性能呢(实际上，写多的场景，用缓存也不是很划算了)
双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？
Cache-Aside缓存模式中，有些小伙伴还是有疑问，在写入请求的时候，为什么是先操作数据库呢？为什么不先操作缓存呢？
假设有A、B两个请求，请求A做更新操作，请求B做查询读取操作。
线程A发起一个写操作，第一步del cache
此时线程B发起一个读操作，cache miss
线程B继续读DB，读出来一个老数据
然后线程B把老数据设置入cache
线程A写入DB最新的数据
酱紫就有问题啦，缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据。因此，Cache-Aside缓存模式，选择了先操作数据库而不是先操作缓存。
缓存延时双删
有些小伙伴可能会说，不一定要先操作数据库呀，采用缓存延时双删策略就好啦？什么是延时双删呢？
先删除缓存
再更新数据库
休眠一会（比如1秒），再次删除缓存。
这个休眠一会，一般多久呢？都是1秒？
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。 为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。
删除缓存重试机制
不管是延时双删还是Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存，如果第二步的删除缓存失败呢，删除失败会导致脏数据哦~
删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制
写请求更新数据库
缓存因为某些原因，删除失败
把删除失败的key放到消息队列
消费消息队列的消息，获取要删除的key
重试删除缓存操作
读取biglog异步删除缓存
重试删除缓存机制还可以，就是会造成好多业务代码入侵。其实，还可以通过数据库的binlog来异步淘汰key。
以mysql为例 可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面，然后通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。
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