一、背景：

在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。

二、导致数据不一致的原因：

当数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。

读数据从Redis缓存流程图如下：

三、缓存先后删除的问题：

当涉及到数据更新时，不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。

1.先删除缓存

如果先删除Redis缓存数据，然而还没有来得及写入MySQL，另一个线程就来读取，这个时候发现缓存为空，则去Mysql数据库中读取旧数据写入缓存，此时缓存中为脏数据；然后数据库更新后发现Redis和Mysql出现了数据不一致的问题。

2.后删除缓存

如果先写了库，然后再删除缓存，不幸的写库的线程挂了，导致了缓存没有删除，这个时候就会直接读取旧缓存，最终也导致了数据不一致情况，因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

四、解决方案：

方案一：延时双删策略+缓存超时设置：

1、先删除缓存

2、再写数据库

3、休眠500毫秒（休眠时间根据实际业务逻辑的耗时决定。）

4、再次删除缓存

方案缺点：

1、在缓存过期时间内发生数据存在不一致

2、同时又增加了写请求的耗时。

方案二：异步更新缓存（基于Mysql binlog的同步机制）：

一旦mysql中产生了新的写入、更新和删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送到redis，redis再根据binlog中的记录，对缓存数据进行更新，参考:mysql的主从数据库备份机制。

（Mysql的数据操作都记录到binlog，通过消息队列及时更新到Redis上）

五：总结：

解决高并发场景下数据一致性的方案，结合之前看错的书籍和文档，我暂时整理的方案是这两种，分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案，有错误请大家指出来，共同进步。