面试题：Redis与MySQL结合时的数据一致性保障

Question

当使用Redis与MySQL结合进行数据查询时，数据一致性是一个关键问题。例如在一个社交平台中，用户发布动态后，MySQL存储动态的详细信息，Redis用于缓存热门动态以加速展示。请详细描述如何在高并发情况下保障Redis与MySQL数据的一致性，针对读写操作分别说明可能采取的技术手段及面临的挑战。

Answer 1

写操作

1. 先写MySQL，再删Redis
   • 技术手段：应用程序先将数据写入MySQL，写入成功后删除对应的Redis缓存。这样当下次读取时，由于缓存已被删除，会从MySQL读取最新数据并重新写入Redis缓存。
   • 面临挑战：高并发场景下，写MySQL成功但删Redis失败时，会导致数据不一致。例如在高并发写入时，若删Redis操作出现网络延迟或异常，缓存中还是旧数据。同时，在删除Redis和下次读取并重建缓存的间隙，也可能读到旧数据。
2. 先删Redis，再写MySQL
   • 技术手段：应用程序先删除Redis中的缓存数据，再将数据写入MySQL。后续读取时，由于缓存已被删除，会从MySQL读取新数据并更新到Redis。
   • 面临挑战：如果在删除Redis缓存后，写MySQL操作失败，而此时其他请求读取数据，会重新从MySQL加载旧数据到Redis，导致数据不一致。而且在高并发环境下，可能存在缓存击穿问题，即大量请求在缓存删除后同时访问MySQL，给MySQL带来巨大压力。

读操作

1. 缓存预热
   • 技术手段：在系统启动时，预先将热门数据从MySQL加载到Redis中，这样初始阶段用户请求就能直接从Redis获取数据，减少对MySQL的压力，同时也保障了数据一致性（因为加载的数据是最新的）。
   • 面临挑战：需要准确判断哪些数据是热门数据，否则可能预热了大量不常用数据，浪费Redis空间。而且如果数据更新频繁，缓存预热的数据可能很快就过时，需要频繁重新预热。
2. 缓存穿透处理
   • 技术手段：使用布隆过滤器（Bloom Filter）等技术，在查询数据前先判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断数据不存在，直接返回，避免查询MySQL。如果判断存在，再去查询Redis和MySQL。这样可以防止大量查询不存在数据的请求穿透到MySQL，影响数据一致性（因为如果MySQL压力过大导致数据写入延迟等问题，可能会影响Redis缓存更新）。
   • 面临挑战：布隆过滤器存在误判率，可能会把原本存在的数据误判为不存在，导致部分请求无法正确获取数据。同时，布隆过滤器需要占用一定内存空间，且随着数据量增长，维护成本也会增加。
3. 双缓存策略
   • 技术手段：设置两个缓存，如主缓存和副缓存。主缓存存储常用数据，副缓存存储备份数据或近期可能会被访问的数据。读取时先读主缓存，若未命中再读副缓存，若副缓存也未命中则查询MySQL并更新两个缓存。这样即使主缓存数据出现不一致情况，副缓存也能提供相对准确的数据，同时减少对MySQL的查询次数。
   • 面临挑战：增加了缓存管理的复杂度，需要合理设置主副缓存的过期时间、更新策略等。而且占用更多的Redis空间，成本增加。