面试题：从数据一致性角度探讨Redis对MySQL数据查询可扩展性的深度优化

Question

在使用Redis缓存提升MySQL数据查询可扩展性时，数据一致性是一个关键问题。请深入分析如何在满足高并发读的情况下，通过合理的架构设计和技术选型保证Redis缓存与MySQL数据的一致性，例如在双写、读写分离场景下的详细策略和可能面临问题的解决方案。

Answer 1

双写场景

1. 先写MySQL，再写Redis
   • 策略：业务逻辑先将数据写入MySQL，成功后再写入Redis。这样保证MySQL的数据是最新的，后续读请求从Redis获取数据也能得到最新值。
   • 面临问题：如果写MySQL成功，但写Redis失败，会导致数据不一致。
   • 解决方案：
     • 重试机制：对写Redis操作进行重试，直到成功或达到最大重试次数。
     • 异步补偿：将写Redis失败的操作记录到消息队列（如Kafka），由专门的消费者从队列中获取数据并再次尝试写入Redis。
2. 先写Redis，再写MySQL
   • 策略：先将数据写入Redis，成功后再写入MySQL。这种方式能快速响应写请求，因为Redis写操作速度快。
   • 面临问题：若写Redis成功，写MySQL失败，会出现缓存与数据库不一致。同时，高并发下可能导致脏数据，比如A写操作先写Redis成功，此时B读操作从Redis读到脏数据，然后A写MySQL失败。
   • 解决方案：
     • 事务机制：可以借助Redis的Lua脚本实现简单事务，确保多个写操作的原子性。对于MySQL操作失败的情况，回滚Redis写操作（但Redis本身没有类似数据库完整的回滚机制，需要业务层模拟实现）。
     • 缓存失效机制：写MySQL失败时，设置Redis缓存的过期时间，让数据在短时间内失效，后续读请求从MySQL加载最新数据并重新写入Redis。

读写分离场景

1. 读Redis，写MySQL（MySQL写成功后更新Redis）
   • 策略：读请求先从Redis读取数据，写请求直接写入MySQL，MySQL写成功后更新Redis。这种架构适合读多写少的场景，充分利用Redis的高并发读性能。
   • 面临问题：
     • 缓存击穿：大量请求同时查询一个在Redis中过期但MySQL中存在的数据，瞬间大量请求打到MySQL，可能压垮数据库。
     • 缓存雪崩：大量缓存同时过期，导致大量请求直接访问MySQL，造成数据库压力剧增。
     • 缓存更新不及时：MySQL数据更新后，Redis缓存更新存在延迟，期间读请求读到的是旧数据。
   • 解决方案：
     • 缓存击穿：
       • 互斥锁：在查询Redis发现数据过期时，先获取互斥锁（如使用Redis的SETNX命令），只有获取到锁的请求才能去MySQL查询数据并更新Redis，其他请求等待，锁释放后再次从Redis获取数据。
       • 热点数据永不过期：对于热点数据不设置过期时间，定期由后台任务更新Redis缓存。
     • 缓存雪崩：
       • 随机过期时间：为不同的缓存设置不同的过期时间，避免大量缓存同时过期。
       • 二级缓存：设置一级缓存（如Redis）和二级缓存（如Memcached），一级缓存失效后从二级缓存读取，减少对MySQL的直接访问。
     • 缓存更新不及时：
       • 异步更新：MySQL写操作成功后，通过消息队列（如RabbitMQ）异步通知更新Redis缓存，减少主业务流程的延迟。
       • 读写锁：对于读多写少的场景，可以使用读写锁。写操作获取写锁，读操作获取读锁，写锁优先级高于读锁，确保写操作时读操作等待，写操作完成后更新Redis并释放锁，读操作再继续执行。