前言：

在系统开发中经常使用关系型数据库，为了提升关系型数据库的读性能，一般会使用redis加一层缓存，缓存和数据库是分离的两次操作，本文用来分析如何操作能保证缓存和数据库的数据一致性。

一、读场景

二、写场景

1. 先删除缓存再写数据库

如图所示，同时两个线程操作一条数据，线程1写数据，线程2读数据。

情况1：如果正常顺序线程1先执行线程2后执行，则数据在两个线程中是一致的。

情况2：当线程1在1.2延迟落后于线程2时，redis中就会被放入旧数据，此时在缓存有效期内缓存和数据库中的数据是不一致的。

情况2优化方案：

在写线程增加一次删除操作，这样只有两次删除中间的线程读到的数据是不一致的，其它线程可以保证数据一致性。在双删的情况下，如果1.4在2.3之前执行，也是存在数据不一致情况的，所以1.4做延迟删除，延迟几百毫秒（结合自己业务），也可以优化这个问题。

2、先操作数据库（步骤简单成本低，推荐）

这种情况只会影响线程2这种情况的读线程，2.1可能在1.2之前读到旧数据，不过在1.2执行成功之后，缓存和数据库的数据就是一致的了。

3、强一致性

对缓存和数据库的操作加锁，这样两部分数据就是强一致的，但是会影响系统吞吐性，不建议。

4、删除缓存失败情况

上面1、2两种情况都有删除缓存的操作，如果缓存删除失败缓存和数据库的一致问题就还是没有解决。

这个情况可以通过下面两种方式优化：

4.1 删除缓存加入重试机制，避免影响主流程高并发情况下建议异步重试删除，如果重试后依然失败可以通过报警接入人工处理。

4.2 删除缓存也可以通过监听mysql binlog的方式异步删除+失败报警的方式。

三、最终一致性

除了加锁强一致性的方式，其它两种方式都是只做到了最终一致性，在写的某个时间段内是不一致的，没有最好的方案，选择适合自己业务场景的就好。