面试题：Redis集群环境下MySQL数据缓存的一致性如何保证

Question

当使用Redis集群作为MySQL数据缓存时，由于数据分布在多个节点，可能会出现数据一致性问题。假设在主从复制的Redis集群中，MySQL数据更新后，如何确保Redis集群中缓存数据的一致性？请详细说明实现思路以及可能遇到的挑战和解决方案。

Answer 1

实现思路

1. 双写模式：在更新MySQL数据的同时，同步更新Redis缓存。先更新MySQL，成功后立即更新Redis。这种方式实现简单，但可能存在更新MySQL成功而更新Redis失败的情况。
2. 先删除缓存再更新数据库：更新MySQL数据前，先删除Redis中对应的缓存数据。后续读取数据时，如果Redis中没有，就从MySQL读取并重新写入Redis。但这种方式可能在高并发下，出现缓存击穿问题（即大量请求同时查询一个刚过期的热点数据）。
3. 先更新数据库再删除缓存：先更新MySQL数据，成功后删除Redis缓存。相比先删除缓存再更新数据库，这种方式在高并发下出现问题的概率更低，因为更新数据库操作比删除缓存操作耗时更久，能在一定程度上减少读请求在缓存失效期间读取旧数据的可能性。但也可能存在删除缓存失败的情况。

可能遇到的挑战

1. 网络延迟和故障：无论是更新还是删除Redis缓存，都依赖网络。网络延迟可能导致缓存更新不及时，网络故障可能使缓存操作失败。
2. 高并发问题：在高并发场景下，即使采用先更新数据库再删除缓存的策略，也可能出现短暂的数据不一致。比如在数据库更新完成但还未删除缓存时，有读请求进来，会读到旧数据。
3. 缓存删除失败：由于网络、Redis自身故障等原因，可能导致删除缓存操作失败，使旧数据一直留在缓存中。

解决方案

1. 针对网络延迟和故障
   • 采用重试机制。如果缓存操作失败，设置一定的重试次数和重试间隔，进行多次尝试。
   • 引入消息队列。将缓存操作封装成消息发送到消息队列，由消息队列保证缓存操作最终执行成功。即使网络暂时故障，消息也不会丢失，待网络恢复后继续处理。
2. 针对高并发问题
   • 读写锁。在更新数据库和删除缓存期间，对相关数据加读写锁，读请求等待写操作完成后再进行，从而避免读到旧数据。但这种方式会降低系统并发性能。
   • 采用延迟双删策略。在更新数据库后，先删除一次缓存，然后延迟一定时间（根据业务场景估算，确保读请求不会读到旧数据的时间）再删除一次缓存。这样可以尽量减少高并发下数据不一致的时间窗口。
3. 针对缓存删除失败
   • 记录删除失败的缓存键值对，通过异步任务定期重试删除操作。
   • 监控系统中缓存数据的访问情况，对于长时间未被更新且与数据库数据不一致的缓存，主动进行更新或删除操作。