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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

1. 先删除 Redis 数据
2. 更新 MySQL
3. 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。