问题

把redis作为缓存使用已经是司空见惯，但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题，尤其是数据量很大的时候，经典的几个问题如下：

(一)缓存和数据库间数据一致性问题

分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制，例如MQ模式的消息队列。

总结
1.强一致性
不建议使用缓存。
如果一定要使用，那只能采取一些策略，尽量避免，但是仍然不是根本性的解决问题。因为只要是两个进程之间同步数据，肯定是有延迟的，只是延迟时间的长短、延迟数据的多少的问题。

2.弱/最终一致性
可以使用

一般情况下来说
1.高可用只确保最终一致性，不确保强一致性
2.如果要强一致性，数据读走数据库
注：当然写，也是走数据库。

解决方案
两种
1.采用延时双删策略
2.异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)

juejin.cn/post/684490…

双删且延时 + 设置数据过期时间

public void write( String key, Object data )
{
	redis.delKey( key ); //第一次删除
	db.updateData( data ); //更新数据
	Thread.sleep( 500 ); //睡眠延迟
	redis.delKey( key ); //再次删除
}

具体的步骤就是：
1.先删除缓存
2.再写数据库
3.休眠500毫秒
4.再次删除缓存

1.Redis和数据库之间的数据一致性问题解决方案。
博主说了一种方法，大致是这样的：将某个库上的某个key要发生的写操作，记录在缓存中，并设置“经验主从同步时间”的缓存超时时间为500ms，这时间是指数据库主备同步的时间不会超过500ms，但是也有可能发生超过500ms的现象，当然可以设置的更久一点，只会偶尔发生最终一致性问题，大多数时候可以保证强一致性。由于一般数据库是读写分离的，写的时候将写的操作在数据库中执行并存入缓存设置超时时间500ms，当读的时候，先查缓存Redis，如果有相关记录则从Redis中返回，如果没有则说明已经同步到负责读的数据库中了，可以直接从读数据库中读取数据，这样也能做到读写数据库的分离。//妈的，不知道这傻叉说啥有关数据一致性问题可以参考《浅析数据一致性》。

读取binlog后分析，利用消息队列, 推送更新各台的redis缓存数据

1.mysql数据库本身的主从复制/同步，也是基于binlog日志来做的，从而确保数据一致性

2.缓存与mysql的数据一致性也可以基于这个思路做。具体实现如下： 1）写一个程序专门读取和分析log，得到写入数据 2）把写入数据写入消息中间件 3）写一个程序订阅消息中间件，得到最新数据 4）最后，更新各台机器的redis

这种方案有现成的开源中间件备注说明：上述的订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal，可以完成订阅binlog日志的功能。至于oracle中，博主目前不知道有没有现成中间件可以使用。另外，重试机制，博主是采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高，直接在程序中另起一个线程，每隔一段时间去重试即可，这些大家可以灵活自由发挥，只是提供一个思路。

作者：彼得潘大叔链接：www.zhihu.com/question/36… 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

说个大概吧，我们热数据基本都是redis，增删改都是操作mysql，对于读是保存到redis，这样就涉及到数据同步操作，同步操作分为两大块，我们的叫法是，一个是全量(将全部数据一次写入到redis，时间几小时不等)，一个是增量（实时更新）。这里说的是增量，主要问题是即时性，因为增删改都是直接操作mysql变更都在MySQL（这里高并发的问题是用分库分表加外层的负载均衡）所以我们的方向是读取binlog然后分析，利用消息推送到某服务器A，再进行分析，然后更新各台redis，消息推送工具用的是rabbitMQ，可设定某表的变更推送(分三类update insert delate 包含变更前后的数据)，这里有个问题是：mysql数据操作太频繁产生的推送可能会很多，所以分析处理脚本处理速度一定要跟得上（我用Python写，前期多线程（坑），后来改成多进程），还有一个问题是，对于mysql-redis的数据关系映射设定不要太复杂，一表对一表就行，数据组合交给业务层做，这样分析处理脚本不会太多负担，处理速度更快，而且操作redis也更简单，redis每个对应mysql数据表的可使用多端口多实例，redis是单线程而且这样对于redis的主从和负载均衡有利，

题外话：对于服务器A 可以再给其它服务做一个数据表增量变更数据获取接口，利用数据纬度，获取时间段的变更数据。

追加，对于订单类部分，都是完全使用mysql，这个做好数据服务器，DB，table，分区，的拆分就好了，看并发请求越多拆分越多。

上面说太多都是屁话，其实就是MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+处理并把数据更新到redis

一个简单的例子。 github.com/liukelin/ca…

参考 juejin.cn/post/684490…