阅读本文前可以先阅读我的另一篇博文： Windows环境下安装Redis并设置Redis开机自启

0. 前言

在面试的时候，如果面试官看到我们有处理高并发项目的经验，并且在项目中用到了 Redis，面试官通常都会问 Redis 缓存怎么跟数据库保持一致，我们一起来探讨一下这个问题

1. 补充知识：CP和AP

在分布式系统的一致性模型中，CP 和 AP 是 CAP 定理中的两个关键概念

CAP 定理，也称为布鲁尔定理（Brewer’s Theorem），是由计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年提出的

CAP 定理描述了分布式系统在设计时面临的三个基本属性，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），并指出分布式系统在任何给定时间只能同时满足其中的两个属性

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以下是 CP 和 AP 的含义：

1. CP（Consistency and Partition Tolerance）：
   • 一致性（Consistency）：指所有节点看到的数据是一致的，即更新操作在所有节点上要么全部成功，要么全部失败
   • 分区容错性（Partition Tolerance）：指系统在出现网络分区（即网络中的一部分节点无法与其他节点通信）的情况下仍然能够继续运行
   • CP系统在发生网络分区时，会选择一致性和分区容错性，可能会牺牲可用性。这意味着在分区发生时，系统可能会拒绝某些操作以保证数据的一致性
2. AP（Availability and Partition Tolerance）：
   • 可用性（Availability）：指系统在面对客户端的请求时，总是能够给出响应，即使是在部分节点失败或网络分区的情况下
   • 分区容错性（Partition Tolerance）：系统在出现网络分区的情况下仍然能够继续运行
   • AP系统在发生网络分区时，会选择可用性和分区容错性，可能会牺牲一致性，这意味着系统在分区发生时，仍然可以响应客户端的请求，但可能会返回不一致的数据

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总结来说，CP 和 AP 是 CAP 定理中描述的两种不同的设计选择，它们反映了分布式系统在不同场景下的权衡

选择 CP 还是 AP 取决于具体应用的需求，例如，金融系统通常需要强一致性，因此会选择CP，而社交媒体或某些类型的缓存系统可能会选择 AP 以提供更高的可用性

2. 什么情况下会出现Redis与数据库数据不一致

我们先来看一下使用 Redis 读取数据的场景

当客户端发起一个查询数据的请求时，会先检查 Redis 中检查有没有对应的数据，有的话直接返回，没有的话就会查询数据库，把从数据库中查询到的数据保存到 Redis 中后，再返回给客户端

在将数据库中查询到的数据保存到 Redis 时，一般会为数据设置一个过期时间，主要目的是为了避免一些冷数据一直占用 Redis 的空间

如果只进行读操作，是不会出现数据不一致的情况的，只有读操作和写操作同时进行，才会出现数据不一致的情况

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我们再来看一下写数据的场景，写数据的场景就比较多了：

• 先更新缓存再更新数据库
• 先删除缓存再更新数据库
• 先更新数据库再更新缓存
• 先更新数据库再删除缓存

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总结起来，就是以下两点区别：

1. 更新缓存还是删除缓存
2. 先操作缓存还是先操作数据库

3. 更新缓存还是删除缓存

我们是更新 Redis 中对应的数据，还是直接删除 Redis 中对应的数据呢

推荐使用删除 Redis 中对应的数据的方式，为什么呢

因为删除的逻辑非常简单，删除缓存之后 Redis 中就没有对应的数据了，等到下一个线程进行查询操作时，会从数据库中查询数据，接着将查询到的数据保存到 Redis 中

如果是更新 Redis 中的数据，可能会涉及到一系列复杂的业务逻辑计算，整个更新操作所需要付出的成本是比删除操作更高的

4. 先操作缓存还是先操作数据库

到底是先操作缓存好呢，还是先操作数据库好呢

当出现数据不一致的时候，这两种方案是怎么处理的呢，我们分别探讨一下

4.1 先操作缓存

4.1.1 数据不一致的问题是如何产生的

我们先来看一下比较简单的先操作缓存的场景

当读操作和写操作并发执行的时候，数据不一致的问题是如何产生的呢

首先，线程 1 发起了一个修改数据的请求，线程 1 删除缓存中的对应数据，接着去修改数据库，但是线程 1 在修改数据库时出现了网络延迟，在线程 1 修改数据库前，线程 2 发起了一个查询请求，由于线程 1 把缓存中对应的数据删掉了，线程 2 在 Redis 中找不到对应的数据，线程 2 会从数据库中查询数据，并将查询到的数据保存到 Redis 中

但线程 2 查询到的是一个旧数据，因为线程 1 还没有将的数据保存到数据库中，当线程 1 成功将新数据保存到数据库之后，就出现了数据不一致的情况（数据库中的是新数据，Redis 中的是旧数据）

线程 1 成功将新数据保存到数据库之后，如果有大量的查询请求，那么查到的数据都是 Redis 中的旧数据，只有等到旧数据过期了，才能查到数据库中的新数据

4.1.2 解决方法（延迟双删）

怎么解决呢，其实也比较简单

我们先重演一遍出现数据不一致的过程，当线程 1 成功将新数据保存到数据库之后，我能不能再删除一次缓存呢，当然是可以的，这也就是我们平时经常听到的延迟双删

将新数据保存到数据库之后再次删除缓存，如果后面又有查询请求，因为 Redis 中没有对应的数据，会从数据库中查询数据，并将查到的数据保存到 Redis 中，这样做就可以保证 Redis 和数据库的数据一致性

4.1.3 最终一致性和强一致性

但是在线程 1 成功将新数据保存到数据库之前，线程 2 查询到的数据依然是旧数据，会出现一次数据不一致的情况

有同学可能会说，能不能把这一次数据不一致也避免掉，当然可以，不过要引入强一致性的概念，如果要求 Redis 中的数据和数据库中的数据保持强一致性的话，就需要确保操作缓存操作和操作数据库操作满足原子性

但 Redis 和数据库一般是在不同的服务器上的，需要两步操作（即使是在同一台服务器上也需要两步操作），如果要保证同时进行两步操作的原子性，就需要借助锁了

但是加锁会影响我们整个系统的吞吐量，想一下，我们用 Redis 的目的是什么，是不是为了提高系统的性能，如果为了强一致性而去加锁，是不是就得不偿失了

所以说，一致性跟可用性，我们只能满足一个，在可用性的基础上，我们可以使用刚才提到的成功保存数据到数据库之后，再次删除缓存中对应的数据的策略，虽然会出现少量数据不一致的情况，但是 Redis 和数据库是保持数据的最终一致性的

我们保证 Redis 和数据库的数据一致性，一般是采用最终一致性，而不是强一致性，因为强一致性会影响系统的吞吐量

4.1.4 如何确定延迟双删的延迟时间

但我们得注意一点，上面提到的双删策略（操作数据库前删除一次缓存，操作数据库后又删除一次缓存），在第二次删除的时候，要延迟删除

为什么要这么做呢，我们重演一下发生数据不一致的过程，当线程 1 删除缓存之后，线程 2 发起查询请求，发现 Redis 中没有对应的数据，从数据库中查询数据，在线程 2 将查询到的数据之前，线程 1 成功将新数据保存到数据库并删除缓存，在线程 1 删除缓存之后，线程 2 才把查询到的数据放入到 Redis 中，造成了数据不一致的情况

所以，我们要延迟一定时间之后再进行删除，那怎么确定延迟时间呢，我们需要自行评估项目的读取数据业务的耗时（即线程 2 从数据库读取数据到写入缓存的整个过程的总耗时），防止线程 2 将旧数据存到 Redis 中

4.2 先操作数据库（推荐使用）

4.2.1 数据不一致的问题是如何产生的

我们先来看一下比较简单的先操作数据库的场景

客户端发起一个修改数据的请求，先将修改保存到数据库中，再删除缓存

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当读操作和写操作并发执行的时候，数据不一致的问题是如何产生的呢

线程 1 操作数据库，将新数据保存到数据库中，在线程 1 删除缓存之前，线程 2 发起查询请求，那么线程 2 查询到的就是旧数据，等到线程 1 删除缓存之后，下一个线程才能查询到新数据

先操作数据库，再删除缓存，能保证数据的最终一致性，实现起来也比较简单，所以更推荐大家先操作数据库，再删除缓存

只不过先操作数据库，在线程 1 删除缓存之前，其它线程查询到的是脏数据，但是能保证数据的最终一致性

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其实，先操作数据库也有可能会出现数据最终一致性被破坏的情况，我们来模拟一下这个过程，当线程 2 发起查询请求时，缓存中对应的数据刚好过期了，线程 2 从数据库中查找数据，在线程 2 将数据写入缓存之前，线程 1 完成了更新数据库并删除缓存的操作，接着线程 2 才将数据写入缓存，此时数据库中存的是新数据，缓存中存的是旧数据，数据最终一致性被破坏

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另外，在数据库做了集群的情况下，先操作数据库也有可能导致数据的最终一致性被破坏的情况

在数据库集群中，一般是主节点负责写操作，从节点负责读操作，在高并发场景下，更新主库的数据并删除缓存之后，如果从库没来得及同步更改，后续的查询请求就会从数据库的从库中查找数据，并将数据保存到缓存中，但从库中的数据是旧数据，从而导致数据的最终一致性被破坏

4.2.2 解决方法（删除+延迟删除）

该怎么解决这个问题呢，跟前面提到的延迟双删思想类似，更新数据库并删除缓存之后，再延迟删除一次缓存，这样就能保证第二次删除缓存后查到的数据都是新数据

当然，这个延迟时间需要自行评估项目的读取数据业务的耗时，如果延迟时间过短，还是会出现数据不一致的情况

但频繁删除缓存有可能会导致缓存击穿的问题，也是比较严重的（至于什么是缓存击穿，可以参考我的另一篇博文：Redis缓存面试三兄弟：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿）

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先操作缓存中提到的延迟双删的过程：删除缓存→更新数据库→延迟删除缓存

此处的双删：更新数据库→删除缓存→延迟删除缓存

5. 删除缓存失败的情况

无论是先操作缓存还是先操作数据库，都有可能出现删除缓存失败的情况，当然，这种情况比较极端

如果删除缓存失败了，后续线程查询到的全都是旧数据，必须等待缓存中对应的数据过期了之后才能查到新数据

5.1 删除重试机制

针对这种删除失败的情况，我们可以借助消息队列，并采用删除重试机制，比如重试 3 次，如果重试 3 次后仍然失败，则记录日志到数据库并发送警告给相关人员，进行人工介入

高并发场景下，重试最好采用异步的方式

当缓存删除失败之后，发送一个异步消息到消息队列中，让系统监听消息队列，一旦发现 Redis 的某个 key 删除失败了，就执行删除重试操作，这样能在一定程度上避免删除失败所引起的数据不一致的情况

但是，当我们加入了删除重试的代码之后，有什么缺点呢

可以发现，加入删除重试的代码之后，业务代码的耦合度太高了，要实现解耦的话，可以采用另一个组件——canal

值得注意的是，引入 canal 之后，系统的复杂度也会提升，毕竟 canal 是一个新的中间件，需要监控 canal 的运行状态，保证 canal 运行正常

5.2 canal

canal 的官网：canal（阿里巴巴开源的一个组件）

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Canal 是一个基于 MySQL 数据库增量日志解析的开源数据同步工具，主要用于解决数据库间的数据同步问题，特别是在大数据场景下，Canal 可以帮助用户将 MySQL 数据库中的数据实时同步到其他数据存储系统中，如 Elasticsearch、HBase、Kafka 等

Canal 的工作原理主要依赖于 MySQL 的主从复制机制，以下是 Canal 实现数据同步的基本步骤和原理（人工智能给出的回答，仅供参考）：

1. MySQL 主从复制原理：
   • MySQL 支持主从复制功能，其中主库（Master）上的所有写操作都会记录到二进制日志（Binary Log，简称 binlog）中
   • 从库（Slave）通过一个 I/O 线程连接到主库，请求主库的 binlog
   • 主库将 binlog 发送给从库，从库的 I/O 线程将 binlog 写入到本地的中继日志（Relay Log）
   • 从库的 SQL 线程读取中继日志，并执行日志中的写操作，从而实现数据的复制
2. Canal 的工作流程：
   • 模拟 Slave：Canal 模拟 MySQL 从库的行为，与主库建立连接，并请求主库的 binlog
   • 解析 binlog：当主库有数据变更时，Canal 会接收到相应的 binlog 事件。Canal 使用自己的 binlog 解析引擎来解析这些事件，并将其转换为更容易理解的格式
   • 事件投递：解析后的数据变更事件可以被投递到其他系统，如消息队列（例如 Kafka）或者直接写入到目标存储系统（例如 Elasticsearch）
3. 关键组件：
   • Canal Server：运行 Canal 服务，负责从 MySQL 中读取 binlog，解析并投递数据变更事件
   • Canal Client：负责从 Canal Server 获取数据变更事件，并将其应用到目标系统
4. 细节说明：
   • 位置记录：Canal 需要记录每次同步的位置，以便在服务重启后能够从上次停止的位置继续同步
   • 数据过滤：Canal 支持配置过滤规则，只同步特定数据库或表的数据
   • 数据格式转换：Canal 可以将解析后的 binlog 事件转换为 JSON、XML 等格式

Canal 能够实现 MySQL 数据库与其他数据存储系统之间的实时数据同步，广泛应用于数据备份、数据迁移、数据集成和实时数据处理等场景

5.3 引入canal后的流程

简单地来说，当 MySQL 中出现了数据变动，canal 能够立马感知到，并通知 canal 的客户端

canal 的客户端有很多种，我们可以使用 SpringBoot 应用来充当 canal 的客户端，接收来自 canal 的通知，一旦数据库发生了数据修改，数据库的主节点会通知 canal，canal 再去通知 canal 的客户端

也就是说，更新数据库后的删除缓存操作和删除重试中的删除缓存操作都交由 canal 来完成

6. 总结

1. 如果是在并发量不高的的场景下，采用删除缓存→更新数据库→延迟删除缓存方案或更新数据库→删除缓存方案都是合理的
2. 如果是在高并发的场景下，无论是哪种方案，即使对方案做了优化，都有可能出现数据不一致的情况，只不过是概率的大小问题
3. 保证 Redis 和数据库的数据一致性，一般是保证数据的最终一致性，而不是数据的强一致性
4. 对于读多写少的数据，我们可以放在缓存中，减轻数据库的压力；对于读多写多的数据，放入缓存中弊大于利，因为放入缓存中的数据应该是对一致性要求没有那么高的数据
5. 如果数据要求强一致性，就需要借助锁来确保更新数据库操作和删除缓存操作的原子性，但引入锁会降低系统的吞吐量，使用缓存本来就是为了提高系统的性能，引入锁反而是得不偿失
6. 一致性和可用性往往不可兼得，需要根据实际选择符合业务场景的方案