面试题：Redis实时同步MySQL数据并发处理中如何避免数据一致性问题

可能引发数据不一致的情况

缓存更新策略不当：
- 先更新数据库，再删除缓存：在高并发场景下，可能存在线程A更新数据库后，还未来得及删除缓存，此时线程B读取数据，从缓存中获取到旧数据，然后线程A删除缓存，线程B又将旧数据写入缓存，导致缓存与数据库数据不一致。
- 先删除缓存，再更新数据库：如果在删除缓存后，更新数据库操作失败，而其他线程读取数据时发现缓存缺失，就会从数据库读取旧数据并写入缓存，造成缓存与数据库数据不一致。
主从复制延迟：MySQL采用主从复制架构时，主库数据更新后同步到从库存在一定延迟。若在从库同步完成前，读取数据并写入Redis，就可能将旧数据写入Redis，导致Redis与主库数据不一致。

解决方案

缓存更新策略优化：
- 双删策略：先删除缓存，更新数据库，然后延迟一定时间再次删除缓存。延迟时间根据业务情况调整，确保其他线程有足够时间从数据库读取新数据并更新缓存。示例代码（以Java为例）：

public void updateData(String key, Object data) {
    redisTemplate.delete(key);
    // 更新数据库操作
    updateDatabase(data);
    try {
        Thread.sleep(500); // 延迟500毫秒
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    redisTemplate.delete(key);
}

- **使用队列**：将缓存更新操作放入队列，按顺序执行，避免并发冲突。以RabbitMQ为例，先将更新操作发送到队列，消费者从队列中取出操作依次执行，先删除缓存再更新数据库。

2. 处理主从复制延迟： - 强制读主库：对于实时性要求高的数据读取操作，直接从主库读取数据，确保获取到最新数据后再写入Redis。可以在代码层面通过配置数据源切换，例如在Spring Boot中，可以通过自定义数据源路由规则实现。 - 缓存失效时间设置：合理设置Redis缓存的失效时间，在主从复制延迟期间，若缓存失效，再次读取时从主库获取最新数据并更新缓存。如：

redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 300, TimeUnit.SECONDS); // 设置缓存300秒失效

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面试题：Redis实时同步MySQL数据并发处理中如何避免数据一致性问题

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面试题答案

可能引发数据不一致的情况

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