面试题：Redis在MySQL读写分离架构中的缓存作用

Question

在MySQL读写分离架构中，Redis常被用作缓存。请阐述Redis作为缓存，如何减轻MySQL读压力，以及在数据更新时，如何保证Redis与MySQL数据一致性的常见策略。

Answer 1

Redis减轻MySQL读压力的方式

1. 数据缓存：
   • Redis是基于内存的高性能缓存，读写速度极快。应用程序读取数据时，首先查询Redis缓存。若缓存中有需要的数据（缓存命中），直接从Redis获取并返回给应用，无需访问MySQL，大大减少了对MySQL的读请求。例如，对于一些频繁查询但不经常变化的数据，如网站配置信息、商品基本介绍等，将其缓存在Redis中，每次读取这些数据都能快速从Redis获取，而不必查询MySQL。
2. 热点数据处理：
   • 可以通过分析应用的访问模式，确定热点数据（即被频繁访问的数据），并将这些热点数据存储在Redis中。这样，大量针对热点数据的读请求都由Redis处理，避免大量重复的读请求到达MySQL。例如，热门文章的内容、热门商品的详情等，将它们放入Redis缓存，有效降低MySQL对这些热点数据的读压力。
3. 分布式缓存：
   • 在分布式系统中，Redis可以作为分布式缓存使用。多个应用实例可以共享Redis缓存，每个实例都能从Redis获取缓存数据，减少每个实例对MySQL的独立读请求。同时，Redis的分布式特性可以通过集群等方式扩展缓存容量和性能，更好地应对大规模的读请求。

保证Redis与MySQL数据一致性的常见策略

1. 先更新MySQL，再删除Redis缓存：
   • 操作流程：当数据发生更新时，首先在MySQL中执行更新操作，若更新成功，再删除对应的Redis缓存数据。当下次读取该数据时，由于Redis中已无缓存数据（缓存未命中），会从MySQL读取最新数据并重新缓存到Redis中。
   • 优点：实现相对简单，能保证MySQL数据的一致性，因为MySQL更新成功后才会删除Redis缓存。
   • 缺点：在高并发场景下，可能会出现短暂的数据不一致。例如，在更新MySQL和删除Redis缓存之间的短暂时间内，有读请求到来，此时会读取到旧的Redis缓存数据。
2. 先删除Redis缓存，再更新MySQL：
   • 操作流程：当数据需要更新时，先删除Redis中的缓存数据，然后再更新MySQL数据库。这样，后续的读请求会因为缓存未命中而从MySQL获取最新数据并重新缓存到Redis。
   • 优点：相对先更新MySQL再删除缓存的方式，减少了读取到旧缓存数据的窗口时间。
   • 缺点：在高并发场景下，若在删除Redis缓存后，更新MySQL之前发生读请求，此时会读取到旧的MySQL数据并重新缓存到Redis，导致缓存中数据错误，直到下次数据更新。同时，如果删除缓存成功但更新MySQL失败，也会导致数据不一致。
3. 双写一致性方案（先更新MySQL，再更新Redis）：
   • 操作流程：数据更新时，先更新MySQL，更新成功后再更新Redis缓存。
   • 优点：理论上能保证缓存和数据库的数据一致性，读请求始终能从Redis获取到最新数据。
   • 缺点：实现复杂，因为要同时保证MySQL和Redis更新的原子性较困难。在高并发场景下，可能会出现更新顺序不一致的问题，例如多个更新操作并发，可能导致Redis中的数据不是最新的。而且如果更新Redis失败，还需要有重试或补偿机制。
4. 使用队列（如消息队列）：
   • 操作流程：数据更新时，先更新MySQL，然后将更新操作发送到消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）。由专门的消费者从消息队列中获取更新操作，按照顺序依次处理，先删除Redis缓存（或更新Redis缓存）。
   • 优点：通过消息队列的顺序消费特性，能有效保证数据一致性，减少高并发下数据不一致的问题。同时，解耦了数据更新和缓存处理的过程，提高系统的稳定性和可维护性。
   • 缺点：引入了消息队列，增加了系统的复杂性和维护成本。消息队列可能会出现消息丢失、延迟等问题，需要相应的解决方案来保证消息的可靠传递和处理。