[大数据]Redis 与 MySQL 数据一致性问题

Redis应用用在缓存场景时，能为数据库抵挡了高并发的流量请求，提高业务系统的性能。

但是当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。
如果要保证强一致性，势必要引入分布式锁或实现其他分布式协议，不仅在实现上是有难度的，而且一定会对性能有影响。如果对数据的一致性要求这么高，那引入缓存就没有必要了。

缓存系统适用的场景就是非强一致性的场景，所以它属于 CAP 中的 AP。只能实现最终一致性。

读缓存最佳实践：先读缓存，命中则返回；未命中则查询数据库，再写到缓存中。

更新数据的时候会面临以下两个问题：

1. 更新还是删除缓存？

   最佳实践是删除缓存，删除缓存操作简单，副作用只是增加了一次 chache miss。

2. 先操作数据库还是先操作缓存？

   最佳实践是延时双删。

• 先删除缓存再更新数据库

后续查询操作查到的都是缓存中的旧值

• 先更新数据库再删除缓存

后续查询操作查到的都是缓存中的旧值

• 延时双删

如果T2线程在(1)处添加缓存，T1线程会在延时过后重新删除缓存，脏数据只会存在极短时间

如果T2线程在(2)处添加缓存的概率极小，只有查询操作耗时大于更新操作耗时+延时才会发生