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3.MySQL面试题之Redis 和 Mysql 如何保证数据一致性？

news 来源：原创 2024/9/21 1:51:21

Redis 和 MySQL 数据一致性是分布式系统中的一个常见挑战。保证数据一致性通常涉及几种策略，我会详细解释这些策略并提供相应的代码示例。

先更新数据库，再更新缓存

这种方法先更新 MySQL，然后更新或删除 Redis 缓存。

@Transactional
public void updateUser(User user) {// 1. 更新MySQLuserMapper.updateUser(user);// 2. 更新Redis缓存// 方式1：更新缓存redisTemplate.opsForValue().set("user:" + user.getId(), user);// 方式2：删除缓存（推荐）redisTemplate.delete("user:" + user.getId());
}

优点：

简单直接
保证数据库有最新数据

缺点：

如果更新缓存失败，会导致数据不一致

先删除缓存，再更新数据库

这种方法先删除 Redis 缓存，然后更新 MySQL。

@Transactional
public void updateUser(User user) {// 1. 删除Redis缓存redisTemplate.delete("user:" + user.getId());// 2. 更新MySQLuserMapper.updateUser(user);
}

优点：

避免缓存更新失败导致的不一致

缺点：

在高并发情况下可能出现数据不一致

延迟双删策略

这种方法在更新数据库前后都删除缓存，并在第二次删除时增加短暂延迟。

@Transactional
public void updateUser(User user) {// 1. 删除Redis缓存redisTemplate.delete("user:" + user.getId());// 2. 更新MySQLuserMapper.updateUser(user);// 3. 延迟一段时间后再次删除缓存CompletableFuture.runAsync(() -> {try {Thread.sleep(500); // 延迟500毫秒redisTemplate.delete("user:" + user.getId());} catch (InterruptedException e) {// 处理异常}});
}

优点：

能够处理高并发场景下的数据一致性问题

缺点：

实现较为复杂
增加了系统延迟

使用消息队列

使用消息队列来保证数据一致性，先更新数据库，然后发送消息到队列，由消费者来更新缓存。

@Transactional
public void updateUser(User user) {// 1. 更新MySQLuserMapper.updateUser(user);// 2. 发送消息到消息队列kafkaTemplate.send("user-update-topic", JSON.toJSONString(user));
}// 在消费者服务中
@KafkaListener(topics = "user-update-topic")
public void consumeUserUpdate(String message) {User user = JSON.parseObject(message, User.class);// 更新Redis缓存redisTemplate.opsForValue().set("user:" + user.getId(), user);
}

优点：

解耦了数据库操作和缓存操作
可以处理高并发场景

缺点：

增加了系统复杂度
可能引入短暂的数据不一致

使用 Canal 进行 MySQL binlog 同步

使用 Canal 监听 MySQL 的 binlog，然后更新 Redis 缓存。

@Component
public class CanalClient {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, String> redisTemplate;@PostConstructpublic void init() {CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", "");try {connector.connect();connector.subscribe(".*\\..*");while (true) {Message message = connector.getWithoutAck(100);long batchId = message.getId();List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();if (batchId != -1 && entries.size() > 0) {for (CanalEntry.Entry entry : entries) {if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.UPDATE) {for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {// 处理更新操作，更新Redis缓存updateRedisCache(rowData);}}}}}connector.ack(batchId);}} finally {connector.disconnect();}}private void updateRedisCache(CanalEntry.RowData rowData) {// 根据rowData更新Redis缓存// 这里需要根据具体的数据结构来实现}
}