面试题：Redis与MySQL实时同步中，如何处理高并发写入MySQL导致Redis数据一致性问题？

Question

当系统存在高并发写入MySQL操作时，实时同步到Redis可能出现数据一致性问题。假设你负责这个同步系统，描述你会采取哪些策略和技术手段来保证Redis与MySQL数据在高并发写入场景下的一致性，并分析每种策略的优缺点。

Answer 1

1. 双写模式

• 策略：在业务代码中，先写入MySQL，成功后再写入Redis。
• 优点：实现简单，业务代码层面容易理解和维护。
• 缺点：在高并发场景下，如果先写MySQL成功，写Redis失败，会导致数据不一致；同时，双写操作会增加系统响应时间。

2. 先写缓存后写数据库（不推荐）

• 策略：先写入Redis，成功后再写入MySQL。
• 优点：理论上响应速度更快，因为Redis是内存数据库，写入速度极快。
• 缺点：高并发时，写MySQL失败而写Redis成功，后续查询可能读到脏数据；并且如果缓存过期，再次查询时会先查MySQL再更新Redis，在这期间可能存在不一致。

3. 异步队列同步

• 策略：将MySQL写入操作封装成消息，发送到消息队列（如Kafka、RabbitMQ）。消费者从队列中取出消息，先更新MySQL，成功后再更新Redis。
• 优点：解耦了写入MySQL和更新Redis的操作，提高系统的稳定性和扩展性；可以通过消息重试机制解决写入失败问题，保证数据一致性。
• 缺点：引入消息队列增加了系统复杂度；存在消息积压、丢失等风险，需要额外处理。

4. 基于数据库binlog同步

• 策略：MySQL开启binlog日志，通过专门的工具（如Canal）监听binlog变化。当有数据写入MySQL时，Canal获取binlog信息，解析后同步到Redis。
• 优点：对业务代码侵入性小；能够保证数据的最终一致性，因为binlog记录了数据库所有的更改操作。
• 缺点：部署和维护Canal等工具增加了系统复杂度；同步存在一定延迟，不适用于对实时性要求极高的场景。

5. 分布式事务（二阶段提交、三阶段提交等）

• 策略：采用分布式事务框架（如Seata），将MySQL写入和Redis更新纳入同一个事务。
• 优点：严格保证数据一致性，在分布式场景下能够协调多个资源的操作。
• 缺点：性能开销大，因为事务协调过程涉及多次网络交互；实现复杂，对系统资源要求高；如果协调者出现故障，可能导致事务无法完成。