面试题：高并发下如何优化Redis缓存与MySQL数据一致性的持久化策略

Question

在高并发读写场景中，Redis缓存与MySQL数据一致性面临挑战。请说明如何优化持久化策略来确保数据一致性，例如从缓存更新策略、持久化配置参数调整等方面展开讨论。

Answer 1

缓存更新策略

1. 先更新数据库，再更新缓存
   • 优点：逻辑相对简单，在单线程操作下能保证数据一致性。
   • 缺点：在高并发场景下，可能会出现更新数据库后，还未更新缓存时，其他读请求从缓存中读取到旧数据的情况。
2. 先删除缓存，再更新数据库
   • 优点：在大部分情况下能保证数据一致性，因为后续读请求会发现缓存中无数据，从而从数据库读取最新数据并更新到缓存。
   • 缺点：如果在删除缓存后，更新数据库前，有读请求进来，会读取到旧数据并重新将旧数据写入缓存；另外如果删除缓存失败，也可能导致数据不一致。
3. 先更新数据库，再删除缓存
   • 优点：相对来说较为可靠，能最大程度保证数据一致性。更新数据库成功后删除缓存，即使删除缓存失败，后续的读请求也会发现缓存数据与数据库不一致，从而从数据库读取最新数据并更新缓存。
   • 缺点：如果删除缓存操作一直失败，可能在一段时间内缓存数据与数据库数据不一致。可以通过重试机制、监控报警等手段来处理这种情况。

持久化配置参数调整

1. RDB（Redis Database）
   • 优点：RDB是一种快照式持久化，在恢复大数据集时速度比AOF快。
   • 缺点：由于是定期快照，可能会丢失最近一次快照后到故障发生时的数据。
   • 调整策略：可以适当缩短快照的间隔时间，但过短可能会影响Redis性能。例如，通过修改save配置参数，如save 60 10000表示在60秒内如果有10000个写操作就进行一次快照。但需根据业务场景和服务器性能综合评估。
2. AOF（Append - Only File）
   • 优点：AOF是追加式持久化，能记录每一个写操作，数据丢失风险小。
   • 缺点：文件体积可能增长较快，恢复数据时可能比RDB慢。
   • 调整策略：可以选择合适的appendfsync策略。appendfsync always表示每次写操作都同步到AOF文件，数据安全性最高，但性能影响较大；appendfsync everysec表示每秒同步一次，是性能和数据安全的一个较好平衡；appendfsync no表示由操作系统决定何时同步，性能最高但数据丢失风险相对较大。一般建议采用appendfsync everysec。同时，可以定期对AOF文件进行重写（bgrewriteaof），以压缩文件体积。