本文首发于公众号：程序员周先森。本平台不定期更新，喜欢我的文章，请关注我的微信公众号。说到Redis和Mysql双数据库的数据一致性，很多人第一个想到的方案就是将读请求和写请求序列化，串到一个内存队列中。但是这种方案有一个致命的缺点：读请求和写请求的序列化会大大降低系统的吞吐量，需要使用比正常多几倍的机器来支持一个在线请求。为什么会出现Redis和Mysql双数据库的数据一致性问题？其实我们可以考虑这样一个业务场景：我们需要更新一些数据，我们先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，但是redis异常清空了缓存，就会导致这样一种情况：数据库中的数据已经更新为最新的数据，但是redis缓存中的数据还是旧数据，而这个会发生Redis和Mysql双数据库的数据一致性问题。有喜欢投机取巧的朋友会想，那我先清空缓存中的旧数据，再把新数据写入数据库，最后更新缓存，不行吗？这种方式可能存在一个问题：我们已经成功的清除了Redis的缓存，但是在新的数据写入数据库之前发生了读请求，这会导致数据库中的旧数据重新存储到Redis中，然后将新数据写入数据库后，会发生同样的情况。Redis和Mysql双数据库的数据一致性问题。昨天讲了Redis分布式环境。其实上面提到在分布式环境下，数据的读写操作是并发操作，所以不能保证对一条数据的读写操作的执行顺序，所以可能会出现读操作先于的情况执行写操作，会出现脏数据，造成数据一致性问题。这个时候我们就需要考虑我们读到的数据是否是强一致性数据。比如账户余额必须是强一致数据，然后读取数据库。如果对读取数据的实时性要求不是很严格，比如排行榜等，可以直接读取Redis数据。如果机器并发不高，读取数据先从Redis读取。如果缓存中的数据不存在，则选择从数据库中获取，将从数据库中获取的数据写入Redis。写入数据则相反。先清空Redis缓存数据，再将数据写入数据库。如果是简单数据，此时可以实时写入Redis进行读取操作。如果是需要多表连表查询的数据，那么可以暂时不写入Redis，等有查询操作的时候再写入Redis。高并发呢？高并发情况下，读取数据操作同上，先从Redis读取。但是，写入数据的操作与之前的方法不同。在高并发的情况下，写数据先写入Redis，然后周期性的从Redis写入Mysql。在高并发的情况下，需要注意每次请求读取数据都需要在超时时间内返回数??据。如果数据更新频繁，可能会导致Redis积压一系列的更新操作，导致大量的读数据请求超时，最后大量的读数据请求全部推送到数据库，导致缓存崩溃，严重的可能导致数据库宕机。这时候解决办法一般是通过增加机器来增加吞吐量，或者先临时返回一个旧数据给客户端。所以在这里我们实际上有一个非常明确的计划。常见的解决方案有两种：Redis作为缓存服务器，一般作为缓存有两个目的：快速请求处理和降低I/O频率。降低I/O的频率，其实就是在刚才说的高并发的情况下，将数据实时写入数据库，等数据积累到一定程度，再定时写入数据库。请求的快速处理是在处理读请求时，从Redis中有限获取。Redis支持高并发操作，所以处理速度非常快。如果Redis中没有数据，会去数据库中查询，然后写入Redis中的缓存中，这样二次读取就可以直接从缓存中取数据了。第二种方案其实就是异步异步缓存。Redis缓存了流行的数据，增删改查所有在Mysql中的操作。只要Mysql有insert、update、delete操作，就可以通过kafka或rabbitMQ等第三方消息推送工具推送binlog相关的消息。在Redis中，Redis通过解析binlog中的数据来更新Redis缓存中的数据，Mysql中的主从备份机制也是通过binlog来实现数据一致性的。本文由博客多发平台OpenWrite发布！
