面试题：高并发场景下Redis缓存失效与MySQL数据一致性保障策略

Question

假设处于高并发读写的业务场景，大量请求同时访问Redis和MySQL，当Redis缓存失效时，如何设计一套健壮的机制来保障MySQL数据与Redis新缓存数据的一致性，需要考虑性能、数据准确性以及系统的稳定性等多方面因素。

Answer 1

1. 读写锁机制

   • 读操作：
     • 在读取数据时，先尝试获取读锁。如果读锁获取成功，检查Redis缓存中是否存在数据。若存在，直接返回缓存数据；若不存在，从MySQL读取数据，将数据写入Redis缓存，并释放读锁，返回数据。
   • 写操作：
     • 在写入数据时，先获取写锁。获取成功后，更新MySQL数据，然后删除Redis缓存（而不是直接更新Redis缓存，防止在更新MySQL过程中出现异常，导致MySQL和Redis数据不一致），最后释放写锁。这种方式通过锁机制保证了同一时间只有一个写操作，避免写 - 写冲突和写 - 读冲突，保证数据一致性，但读操作可能会因为等待锁而有一定延迟。

2. 异步更新缓存

   • 写操作：
     • 当数据更新请求到达时，先更新MySQL数据。更新成功后，将更新缓存的任务放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）。这样主业务流程可以快速返回，提高了系统性能。
   • 缓存更新任务处理：
     • 专门启动一个消费者服务监听消息队列。当监听到有更新缓存的任务时，从MySQL中读取最新数据（再次读取是为了确保数据准确性，防止在更新MySQL到处理消息队列期间数据又被其他请求更新），然后将数据写入Redis缓存。这种方式在保证数据一致性的同时，提高了系统的响应性能，但增加了系统的复杂度，需要处理消息队列的相关问题，如消息丢失、重复消费等。

3. 双写一致性方案

   • 写操作：
     • 同时更新MySQL和Redis数据。为了保证操作的原子性，可以使用事务机制（如果数据库支持对外部系统操作的事务），或者采用重试机制。
     • 例如，先更新MySQL，若成功，再更新Redis。如果更新Redis失败，记录失败日志，并启动重试逻辑。重试次数可以设置一定阈值，若多次重试仍失败，可以通过人工介入或告警通知运维人员处理。
   • 读操作：
     • 读操作还是先从Redis读取数据，若不存在则从MySQL读取并更新Redis。这种方式实现相对简单，但在高并发下可能存在一定的一致性风险，因为更新MySQL和Redis不是真正的原子操作，不过通过重试机制可以尽量降低风险，保证数据的最终一致性。 同时，这种方案对性能有一定影响，因为每次写操作都需要操作两个存储系统。

4. 版本控制

   • 数据结构设计：
     • 在MySQL表中增加一个版本号字段。每次数据更新时，版本号自增。
   • 写操作：
     • 更新MySQL数据的同时，更新版本号。然后将新数据和版本号一起写入Redis缓存。
   • 读操作：
     • 从Redis读取数据和版本号。在读取MySQL数据时，比较MySQL中的版本号和Redis中的版本号。如果Redis中的版本号小于MySQL中的版本号，说明Redis数据不是最新的，从MySQL读取最新数据并更新Redis缓存及版本号。这种方式通过版本号的对比来保证数据一致性，性能上读操作增加了一次版本号对比，但相对开销较小，而且在高并发下能较好地保证数据准确性和系统稳定性。