需求分析

在⾼并发的业务场景下，数据库⼤多数情况都是⽤户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使⽤redis做⼀个缓冲操作，让请求先访问到redis，⽽不是直接访问MySQL等数据库。

这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，⼀般都是按照下图的流程来进⾏业务操作。

读取缓存步骤⼀般没有什么问题，但是⼀旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存
(Redis)和数据库（MySQL）间的数据⼀致性问题。
不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不⼀致的
情况。举⼀个例⼦：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另⼀个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库
中读取数据写⼊缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不⼀致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不⼀致的问题。
如来解决？这⾥给出两个解决⽅案，先易后难，结合业务和技术代价选择使⽤。

解决方案

第一种:采⽤延时双删策略

在写库前后都进⾏redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。
伪代码如下

public void write(String key,Object data){
    redis.delKey(key);
    db.updateData(data);
    Thread.sleep(500);
    redis.delKey(key);
}

1.具体的步骤
1）先删除缓存
2）再写数据库
3）休眠500毫秒
4）再次删除缓存

那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
需要评估⾃⼰的项⽬的读数据业务逻辑的耗时。这么做的⽬的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加⼏百ms即可。⽐如：休眠1秒。

2.设置缓存过期时间
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终⼀致性的解决⽅案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后⾯的读请求⾃然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
3.该⽅案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不⼀致，⽽且⼜增加了写请求的耗时。

第⼆种⽅案：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)

1.技术整体思路：
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis
1）读Redis：热数据基本都在Redis
2）写MySQL:增删改都是操作MySQL
3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis
2.Redis更新
1）数据操作主要分为两⼤块：
⼀个是全量(将全部数据⼀次写⼊到redis)
⼀个是增量（实时更新）
这⾥说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。

2）读取binlog后分析 ，利⽤消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。

这样⼀旦MySQL中产⽣了新的写⼊、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送⾄Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进⾏更新。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据⼀致性。
这⾥可以结合使⽤canal(阿⾥的⼀款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进⾏订阅，⽽canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
当然，这⾥的消息推送⼯具你也可以采⽤别的第三⽅：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。