面试题：Redis与MySQL结合时，如何处理高并发下的数据一致性问题

Question

在高并发场景下，当MySQL数据发生更新时，如何同步更新Redis缓存以保证数据一致性？请阐述常见的策略和可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

常见策略

1. 先更新数据库，再更新缓存
   • 操作步骤：应用程序先执行数据库的更新操作，成功后再更新Redis缓存。
   • 优点：逻辑相对简单，易于理解和实现。
   • 缺点：在高并发场景下，可能会出现缓存和数据库数据不一致问题。例如，线程A更新数据库后，线程B查询发现缓存数据不存在（可能是缓存过期），于是从数据库读取旧数据并写入缓存，紧接着线程A更新缓存，此时缓存中的数据就比数据库旧。
2. 先删除缓存，再更新数据库
   • 操作步骤：应用程序首先删除Redis缓存中的对应数据，然后执行数据库的更新操作。
   • 优点：相对先更新数据库再更新缓存，在一定程度上减少了不一致的概率。因为删除缓存后，后续请求会从数据库读取最新数据并更新到缓存。
   • 缺点：在高并发场景下，如果删除缓存后，更新数据库操作还未完成，另一个读请求过来，发现缓存不存在，会从数据库读取旧数据并写入缓存，此时会导致短暂的数据不一致。
3. 先更新数据库，再删除缓存
   • 操作步骤：应用程序先执行数据库的更新操作，成功后再删除Redis缓存。
   • 优点：是目前较为常用的策略。因为数据库的写操作比缓存写操作更可靠，先确保数据库更新成功，再删除缓存，后续读请求会重新从数据库加载最新数据到缓存。
   • 缺点：如果删除缓存失败，会导致缓存数据与数据库不一致。另外，在高并发场景下，也存在短暂的数据不一致窗口，例如更新数据库后，还未来得及删除缓存，读请求读取到旧的缓存数据。

可能遇到的问题及解决方案

1. 缓存删除失败
   • 问题描述：在采用先更新数据库再删除缓存策略时，数据库更新成功但缓存删除失败，导致缓存数据与数据库不一致。
   • 解决方案：
     • 重试机制：在缓存删除失败时，应用程序可以设置重试次数，多次尝试删除缓存。例如，使用Spring Retry框架进行重试配置。
     • 异步删除：将缓存删除操作放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）中，由专门的消费者来处理缓存删除，这样即使删除操作失败，也可以在消息队列中记录下来，进行后续处理。同时确保消息的可靠投递和消费。
2. 并发导致的数据不一致
   • 问题描述：在高并发场景下，由于读写操作的顺序和时间差，可能会出现短暂的数据不一致。如上述先删除缓存再更新数据库场景中，读请求在缓存删除后、数据库更新前读取数据。
   • 解决方案：
     • 读写锁：对涉及到数据库和缓存操作的代码块加读写锁，读操作和写操作互斥，写操作和写操作也互斥。例如在Java中可以使用ReentrantReadWriteLock。但使用读写锁会降低系统并发性能。
     • 延时双删：在采用先更新数据库再删除缓存策略时，删除缓存后，延迟一段时间再次删除缓存。延迟时间根据业务场景和系统性能来定，这样可以确保大部分读请求已经从数据库读取并更新缓存，再次删除缓存可以避免因缓存过期等原因导致旧数据重新写入缓存。
3. 缓存雪崩
   • 问题描述：当大量缓存数据同时过期，在高并发场景下，大量请求直接访问数据库，可能导致数据库压力过大甚至崩溃。
   • 解决方案：
     • 随机设置过期时间：在设置缓存过期时间时，采用随机值，避免大量缓存同时过期。例如原本设置缓存过期时间为60分钟，可以在50 - 70分钟之间随机取值。
     • 二级缓存：使用两级缓存，如一级缓存为Redis，二级缓存可以是本地缓存（如Guava Cache）。当一级缓存失效时，先从二级缓存读取数据，减少对数据库的压力。同时对二级缓存设置合适的过期时间和淘汰策略。