Redis 双写一致性
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Redis
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Redis 双写一致性是指在同时使用 Redis 缓存和数据库(如 MySQL)的系统中，如何保证两者数据一致的问题。这是分布式系统中一个经典挑战。

1. 一致性介绍

一致性就是保持数据一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据是一致的。

一致性的种类：

  • 强一致性 (Strong Consistency)
    • 定义：任何读操作都能获取到最新写入的数据。
    • 特点：
      • 所有节点数据完全同步。
      • 读操作会阻塞直到所有副本同步完成。
      • 用户体验最好但性能开销最大。
    • 应用场景：银行交易、库存系统等对准确性要求极高的场景。
  • 弱一致性 (Weak Consistency)
    • 定义：不保证读操作能立即获取最新写入的数据。
    • 特点：
      • 系统不保证数据何时会一致。
      • 读取可能得到过期的数据。
      • 性能最好但用户体验最差。
    • 应用场景：网站访问计数、点赞等非关键业务
  • 最终一致性 (Eventual Consistency)
    • 定义：在没有新更新的情况下，经过一段时间后所有副本最终会达到一致。
    • 特点：
      • 是弱一致性的特殊形式。
      • 保证数据最终会一致。
      • 存在不一致的时间窗口。
    • 应用场景：DNS系统、社交网络、电商商品详情等。

2. Redis 双写一致性实现方式

当 Redis 作为数据库的缓存时，在数据库与 Redis 中各有一份数据，当数据库与 Redis 同时写入数据就会造成数据不一致。那么 Redis 缓存与数据库的双写一致性是如何实现的，下面先来了解三个经典的缓存模型。

2.1. Cache-Aside (旁路缓存)

Cache-Aside 模式（缓存旁路模式）的缓存更新逻辑需要应用程序自己实现。一般的业务场景都是使用 Cache-Aside 模式。

工作流程：

读流程：
1. 先查Redis缓存
2. 命中则返回数据
3. 未命中则查DB
4. 将DB结果写入Redis
5. 返回数据

写流程：
1. 直接更新数据库
2. 删除Redis对应缓存

写流程中删除缓存而不是更新缓存的原因：并发情况下更新顺序不可控，可能导致数据错乱。
TeX

优缺点：

  • 优点：
    • 实现简单直观。
  • 缺点：
    • 存在短暂不一致窗口。

2.2. Read-Through/Write-Through (读写穿透)

该模式就是在旁路模式的基础上添加一个中间件，将读写缓存和数据库的功能由中间件实现，简化应用程序的逻辑。

工作流程：

读流程：
1. 应用直接与中间件交互
2. 中间件自动处理未命中情况
   - 从DB加载数据
   - 更新缓存
3. 返回数据

写流程：
1. 应用直接与中间件交互
2. 数据先写入缓存，再由中间件将数据写入数据库
3. 再通知应用程序数据写入完成
TeX

优缺点：

  • 优点：
    • 应用代码更简洁。
    • 应为数据先写入缓存，所以查询数据时总是能获取到最新的数据，一致性较强。
  • 缺点：
    • 不经常请求的数据也会写入缓存，从而导致缓存数据量大。
    • 该策略要先写缓存，再写数据库，对写入操作带来了额外延迟。

2.3. Write behind (异步缓存写入)

该模式与读写穿透模式相似，读取数据方式相同。写入数据时，Write Through 是同步更新缓存和数据库的，Write Behind 则是更新完缓存后则返回，数据库的更新是异步操作。

优缺点：

  • 优点：
    • 写入性能极高。
  • 缺点：
    • 异步写入有数据丢失风险。
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