面试题：Redis与MySQL结合实现数据快速检索时的一致性处理

Question

当使用Redis与MySQL结合进行数据快速检索时，如何保证两者数据的一致性？请详细说明可能遇到的场景及对应的解决方案。

Answer 1

可能遇到的场景及解决方案

1. 写操作场景
   • 先写MySQL，再写Redis
     • 问题：写MySQL成功，但写Redis失败，导致数据不一致。
     • 解决方案：采用重试机制，对写Redis失败的操作进行重试。可以设置重试次数和重试间隔，若多次重试仍失败，可记录日志，进行人工干预。同时，可引入消息队列，将写Redis失败的操作放入队列，由专门的消费者进行处理，保证最终一致性。
   • 先写Redis，再写MySQL
     • 问题：写Redis成功，写MySQL失败，导致数据不一致。此时若有读操作，会读到Redis中的旧数据。
     • 解决方案：同样采用重试机制处理写MySQL失败的情况。另外，引入事务机制，若写MySQL失败，回滚Redis的写操作。还可以使用分布式事务框架，如Seata等，来保证操作的原子性。
2. 读操作场景
   • 缓存穿透
     • 问题：查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有，每次都会去查询数据库，若大量这样的请求，会给数据库带来巨大压力。
     • 解决方案：布隆过滤器（Bloom Filter），在查询前先通过布隆过滤器判断数据是否存在，若不存在直接返回，不再查询数据库。另外，对查询结果为空的情况也进行缓存，设置较短的过期时间，避免持续穿透。
   • 缓存雪崩
     • 问题：大量缓存同时过期，导致大量请求直接打到数据库，造成数据库压力过大甚至宕机。
     • 解决方案：给缓存设置随机过期时间，避免大量缓存同时过期。同时，使用互斥锁，当一个请求发现缓存过期时，获取互斥锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待，避免大量请求同时查询数据库。
   • 缓存击穿
     • 问题：一个热点数据过期瞬间，大量请求同时查询该数据，直接打到数据库，可能使数据库压力瞬间增大。
     • 解决方案：和缓存雪崩类似，使用互斥锁，在热点数据过期时，只有一个请求能获取锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。也可以对热点数据设置永不过期，定期更新缓存数据。