MySQL与Redis缓存一致性的实现与挑战

缓存是提高应用性能的重要手段之一，而 MySQL 和 Redis 是两种常用的数据存储和缓存技术。在许多应用中，常常将 Redis 用作缓存层，以加速对数据的访问。然而，在使用 MySQL 和 Redis 组合时，保持缓存与数据库之间的一致性是一个不得不考虑的问题。

一、缓存一致性的挑战

MySQL 和 Redis 之间的缓存一致性涉及到两个方面：

数据一致性

数据在 MySQL 和 Redis 中的一致性是指在对数据进行更新操作时，确保MySQL 和 Redis 中的数据保持同步。如果 Redis 中的缓存数据与 MySQL 数据库中的数据不一致，可能会导致应用程序出现错误以及一些未知的问题。

缓存有效性

缓存有效性是指 Redis 中的缓存数据是否仍然有效，是否需要更新或者过期。如果 Redis 中的缓存数据过期，但 MySQL 中的数据已经更新，可能会导致从 Redis 中获取到的数据不准确。

再说实现缓存与数据库数据一致性的实现方法之前，我们先来了解一下什么是缓存模式？

之前写过一篇关于缓存模式的文章，可以跳过去了解一下。

缓存模式

直接往下看也可以，我在这篇文章里面会重新对几种缓存模式进行一下介绍，并加以配图说明。

二、缓存模式有哪些

如果你读过上面缓存模式那篇文章的话，相信你对缓存模式应该有一定的了解了，如果不了解也没关系，我们一起来看看吧。

2.1、Cache Aside

最常用的缓存模式，大体意思是先从 cache 中取数据，没有获取到则从数据库中读取，成功后放到缓存中；

如果在 cache 中获取到数据直接返回；

更新时先把数据存到数据库，成功后再让缓存失效。

先更新数据库，再更新缓存

遇到的问题是两个并发的更新操作，数据库先更新的后更新缓存，数据库后更新的先更新缓存，这样就会造成数据库与缓存的数据不一致，应用程序中读取的数据都是脏数据

先删除缓存，再更新数据库

遇到的问题是有两个并发操作，一个更新操作先删除了缓存，此时另一个并发的读取操作没有命中缓存，直接读取数据库并更新回了缓存，这个时候正好更新操作完成数据更新。此时数据库和缓存的数据不一致，应用程序读取的数据都脏数据了

先更新数据库，再删除缓存

这个方式也算是我们实际系统使用中比较推荐的一种方式，但是这种方式在理论上还是可能会出现问题，两个并发操作，其中一个查询操作没有命中缓存，此时查询出来了数据库中的老数据，此时另一个并发的更新操作，在刚才的并发读操作之后更新了数据库中的数据并删除了缓存，然后并发读操作线程又把老数据写入了缓存，此时又造成了数据的不一致，应用程序读取的都是脏数据。因为这种概率差生的情况实在是太小，所以才是我们系统中经常使用的一种方式了。

2.2、Read/Write Through

Cache Aside 模式中，应用程序需要维护两个数据存储，一个是缓存，一个是数据库，在 Read/Write Through 更新模式中，应用程序只需要维护缓存，数据库的维护工作就有缓存代理了

2.2.1、Read Through

Read Through 模式就是在查询时更新缓存，也就是说，在缓存失效时，Cache Aside 模式是由调用方负责把数据载入缓存，而 Read Through 模式是缓存服务自己更新缓存，自己来加载数据。

当应用程序执行读操作时，如果缓存中不存在所需数据，则缓存会自动从数据源（如数据库）中读取数据，并将数据加载到缓存中，然后返回给应用程序。

Read-Through 策略减少了应用程序与数据源之间的直接交互次数，提高了读操作的性能和响应速度。

2.2.2 Write Through

Write Through 和 Read Through 类似，当数据更新时，如果命中缓存则更新缓存，然后缓存更新数据库，这是一个同步的操作；如果没有命中缓存，直接更新数据库返回。

Write-Through 策略保证了缓存和数据源中的数据一致性，但由于每次写操作都需要等待数据源的确认，可能会影响写操作的性能和延迟。

2.3、 Write Behind Caching

Write Behind Caching 更新模式是在更新数据时只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步的更新数据库。这个模式的话就是速度快，毕竟我们直接操作内存，因为是异步的，Write Behind Caching 更新模式还可以合并对同一个数据的多次操作到数据库，所以性能的提升也是很明显的

问题就是数据不是强一致性的，而且还可能会丢失，Write Behind Caching 更新模式实现逻辑复杂，因为它需要确认有哪些数据是被更新的，哪些数据是需要刷到持久层的数据库的。只有当缓存失效的时候才会把它真正的持久化起来。