场景分析
- Redis 用来实现应用和数据库之间读操作的缓存层，主要目的是减少数据库 IO ，还可以提升数据的 IO 性能。
- 当应用程序需要去读取某个数据的时候，首先会先尝试去 Redis 里面加载，如果命中就 直接返回。如果没有命中，就从数据库查询，查询到数据后再把这个数据缓存到 Redis里面。
- 一份数据 ，同时保存在数据库和 Redis 里面，当数据发生变化的时候，需要同时更新 Redis 和 MySQL，由于更新是有先 后顺序的 ，并且它不像 MySQL中的多表事务操作 ，可以满足 ACID 特性,所以就会出现数据一致性问题。
- 如果先更新数据库，再更新缓存，如果缓存更新失败，就会导致数据库和 Redis 中的数据不一致。
问题分析
- 如果是先删除缓存，再更新数据库，理想情况是应用下次访问 Redis 的时候，发现 Redis 里面的数据是空的，就从数据库加载保存到 Redis 里面，那么数据是一致的。
- 在极 端情况下，由于删除 Redis 和更新数据库这两个操作并不是原子的，所以在这个过程如果有其他线程来访问 数据，还是会存在数据不一致问题。
- 所以 ，如果需要在极端情况下仍然保证 Redis 和 MySQL 的数据一致性 ，就只能采用最终一致性方案。
最终一致性方案
- 基于 RocketMQ 的可靠性消息通信 ，来实现最终一致性
- 通过 Canal 组件，监控 MySQL 中 bin log 的日志，把更新后的数据同步到 Redis 里面
- 基于SEATA组件提供的TCC模式，也可实现最终一致性
- 另外，还可以了解下延迟双删策略，核心步骤是删除redis，更新数据库，延迟500ms，再删除Redis
强一致方案
- 如果某些业务场景下，不能接受最终一致性方案，可以考虑使用分布式读写锁机制
- 读写锁机制可确保同时只有一个线程可以对数据进行修改，并且在数据修改的过程中，读线程需要进行等待
小结
- 总体上来说，每个方案都不完美，需要根据具体需求和场景灵活选择适合的策略，并注意权衡性能、可靠性和成本等因素。
