如何保障Redis与数据库双写一致性

--- ### **1. 先更新数据库，再删除缓存（推荐方案）** #### **核心流程** 1. **更新数据库**：优先完成数据库的写入操作，确保数据持久化。 2. **删除缓存**：立即删除Redis中对应的缓存数据，使后续请求触发缓存回填。 #### **优点** • **减少不一致窗口期**：数据库更新成功后，缓存被删除，下次读请求会重新加载最新数据。 • **避免并发写冲突**：无缓存更新操作，降低因并发更新导致的数据错乱风险。 #### **潜在问题** • **缓存删除失败**：若删除缓存失败，需引入重试机制（如消息队列）或设置缓存过期时间兜底。 • **短暂不一致**：在删除缓存后、数据库更新前的极短时间窗口内，可能读到旧数据。 #### **适用场景** • **写少读多**：如用户信息、商品详情页等低频更新场景。 • **对一致性容忍度较高**：可接受秒级短暂不一致的业务（如社交动态）。 --- ### **2. 延迟双删策略** #### **核心流程** 1. **第一次删除缓存**：先清除旧缓存，防止后续读请求命中脏数据。 2. **更新数据库**：完成数据持久化。 3. **休眠（如500ms）**：等待数据库主从同步及并发读请求完成。 4. **第二次删除缓存**：清理可能被旧数据污染的缓存。 #### **优点** • **降低不一致概率**：通过延迟二次删除，覆盖高并发场景下的旧数据回填问题。 • **适配主从延迟**：在数据库读写分离架构中，覆盖主从同步的时间窗口。 #### **潜在问题** • **延迟时间难以估算**：需根据业务读耗时和主从同步时间动态调整休眠时长。 • **写入性能损耗**：两次删除操作及休眠时间可能增加请求延迟。 #### **适用场景** • **高并发写入**：如电商秒杀库存更新，需减少并发读导致的脏数据。 • **强一致性要求**：如金融交易流水，需最大限度避免数据不一致。 --- ### **3. Cache-Aside + Binlog监听** #### **核心流程** 1. **更新数据库**：优先完成数据库写入。 2. **异步监听Binlog**：通过工具（如Canal）订阅数据库变更日志。 3. **触发缓存删除**：根据Binlog事件异步删除或更新缓存。 #### **优点** • **解耦业务逻辑**：缓存操作由独立组件完成，降低代码侵入性。 • **高可靠性**：基于数据库Binlog的可靠性，避免缓存操作丢失。 #### **潜在问题** • **系统复杂度高**：需维护消息队列、消费者及Binlog解析服务。 • **延迟风险**：异步处理可能导致短暂的数据不一致。 #### **适用场景** • **大规模分布式系统**：如电商平台、社交网络，需高吞吐量和可扩展性。 • **多数据源同步**：需统一管理缓存与数据库的复杂同步逻辑。 --- ### **方案对比与选型建议** | **维度** | **先更新DB再删缓存** | **延迟双删** | **Binlog监听** | |------------------|---------------------------|---------------------------|--------------------------| | **一致性强度** | 最终一致性（短暂不一致） | 强一致性（需调优延迟） | 最终一致性（依赖异步） | | **性能影响** | 低（仅一次删除操作） | 中（两次删除+休眠） | 低（异步处理） | | **实现复杂度** | 简单 | 中等 | 高（需中间件支持） | | **适用场景** | 通用型业务 | 高并发强一致性场景 | 大型分布式系统 | #### **选型建议** 1. **常规业务**：优先选择**先更新数据库再删除缓存**，结合重试机制和缓存过期时间。 2. **金融级强一致**：采用**延迟双删**，并通过压力测试校准休眠时间。 3. **复杂架构**：引入**Binlog监听**，结合消息队列（如Kafka）实现解耦。 --- ### **补充实践策略** 1. **重试机制**：对缓存删除失败的操作，通过消息队列异步重试，避免阻塞主流程。 2. **缓存过期兜底**：为所有缓存设置TTL（如10分钟），确保最终一致性。 3. **读写分离适配**：在数据库主从架构中，需额外考虑主从同步延迟对缓存的影响。 通过合理选择方案并辅以兜底策略，可有效平衡性能与一致性需求。实际应用中需结合监控（如缓存命中率、数据库主从延迟）持续优化参数。