redis如何保证与数据库的数据一致性

在实际操作redis的过程中，我们时常会遇到数据不一致的问题，下面我列举几个场景：

主要是针对并发操作下导致的一些线程不安全的问题

1、比如在删除操作的时候，先删除缓存，再删除数据库数据。但是删除数据库的操作还没有执行成功，这时如果存在并发的问题，当另一个线程读取该数据，发现缓存不存在，去数据库查询，查询后将结果缓存到redis中。这时另一个线程的删除数据库的操作执行完成，这是就存在数据库没有数据，缓存还保留着原有旧数据的不一致性问题。

2，还有在执行更新商品库存的操作的时候，商品库存现在是100，更新数据库为99，再更新缓存，但是这是数据库更新成功之后，redis没有更新成功，这时就出现数据库是99，redis中还是100，这种情况也是数据不一致性问题。（针对这种情况可以在更新之前先删除缓存，保存每次更新后的数据都是从数据库查出来的，保证数据一致性）

针对的解决方案：

1,针对第一种操作出现的问题可以使用延时双删策略。

即在删除完redis缓存后的过程中再执行一遍删除操作（不常用，不适用分布式系统）

2,还有一种通用的解决方案：异步更新缓存。(基于订阅binlog的同步机制)

通过rabbitmq中间去实现。需要用到阿里的技术组件canal。

cannal机制：

1、通过cannal模拟mysql slave交互协议，伪装自己为mysql slave,向mysql master 发送dump协议。

2、mysql master收到dump请求，开始推送binarylog给slave，也就是cannal

3、canal解析binarylog对象

4、canal将解析后的对象数据推送给监听的消息中间件

核心：通过消息队列的有序的处理来保证数据的一致性。

以上两种解决方案的优缺点：

使用消息中间件之后，问题更复杂了，难以保证消息不丢失。

就算通过更新数据和删除缓存都没有发生问题，消息的延迟也会带来短暂的不一致性，不过这个延迟相对是说是可以接受的，如果采用第二种方案则先更新数据库，再删除缓存。