面试官：Redis和Mysql如何保证数据一致性？

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1.缓存不一致是如何产生的

如果数据一直没有变更，那么就不会出现缓存不一致的问题。

通常缓存不一致是发生在数据有变更的时候。因为每次数据变更你需要同时操作数据库和缓存，而他们又属于不同的系统，无法做到同时操作成功或失败，总会有一个时间差。在并发读写的时候可能就会出现缓存不一致的问题（理论上通过分布式事务可以保证这一点，不过实际上基本上很少有人这么做）。

虽然没办法在数据有变更时，保证缓存和数据库强一致，但对缓存的更新还是有一定设计方法的，遵循这些设计方法，能够让这个不一致的影响时间和影响范围最小化。

2.缓存更新的几种设计

缓存更新的设计方法大概有以下四种：

• 先删除缓存，再更新数据库（这种方法在并发下最容易出现长时间的脏数据，不可取）

• 先更新数据库，删除缓存（Cache Aside Pattern）

• 只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）

• 只更新缓存，由缓存自己异步更新数据库（Write Behind Cache Pattern）

接下来详细介绍一些这四种设计方法

2.1 先删除缓存，再更新数据库

这种方法在并发读写的情况下容易出现缓存不一致的问题

如上图所示，其可能的执行流程顺序为：

• 客户端1 触发更新数据A的逻辑

• 客户端2 触发查询数据A的逻辑

• 客户端1 删除缓存中数据A

• 客户端2 查询缓存中数据A，未命中

• 客户端2 从数据库查询数据A，并更新到缓存中

• 客户端1 更新数据库中数据A

可见，最后缓存中的数据A跟数据库中的数据A是不一致的，缓存中的数据A是旧的脏数据。

因此一般不建议使用这种方式。

2.2 先更新数据库，再让缓存失效

这种方法在并发读写的情况下，也可能会出现短暂缓存不一致的问题

如上图所示，其可能执行的流程顺序为：

• 客户端1 触发更新数据A的逻辑

• 客户端2 触发查询数据A的逻辑

• 客户端3 触发查询数据A的逻辑

• 客户端1 更新数据库中数据A

• 客户端2 查询缓存中数据A，命中返回（旧数据）

• 客户端1 让缓存中数据A失效

• 客户端3 查询缓存中数据A，未命中

• 客户端3 查询数据库中数据A，并更新到缓存中

可见，最后缓存中的数据A和数据库中的数据A是一致的，理论上可能会出现一小段时间数据不一致，不过这种概率也比较低，大部分的业务也不会有太大的问题。

2.3 只更新缓存，由缓存自己同步更新数据库（Read/Write Through Pattern）

这种方法相当于是业务只更新缓存，再由缓存去同步更新数据库。一个Write Through的 例子如下：

• 客户端1 触发更新数据A的逻辑

• 客户端2 触发查询数据A的逻辑

• 客户端1 更新缓存中数据A，缓存同步更新数据库中数据A，再返回结果

• 客户端2 查询缓存中数据A，命中返回

• 客户端1 触发更新数据A的逻辑

• 客户端2 触发查询数据A的逻辑

• 客户端1 更新缓存中的数据A，返回

• 客户端2 查询缓存中的数据A，命中返回

• 缓存异步更新数据A到数据库中

总结

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正文结束

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