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基于Redis和MySQL的架构,如何保证数据一致性

mhr18 2025-03-28 18:44 28 浏览 0 评论

今天分享一道一线大厂公司高频面试题。“基于Redis和MySQL的架构,如何保证数据一致性”。这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员,难的不是问题本身,而是解决这个问题的思路。

1、背景介绍

一般情况下,Redis是用作应用程序和数据库之间读操作的缓存,主要目的是减少数据库IO,还可以提升数据的IO性能。如图所示,这是Redis加MySQL的整体架构设计。

当应用程序需要去读取某个数据的时候,首先会先尝试去Redis中加载,如果命中就直接返回。如果没有命中,就从数据库查询,查询到数据后再把这个数据缓存到Redis里面。

在这样一个架构中,会出现一个问题,就是一份数据,同时保存在数据库和Redis中,当数据发生变化的时候,需要同时更新Redis和MySQL,由于更新是有先后顺序的,这这种两边写入的环境下,并不能像单纯数据库的操作一样,可以满足ACID特性。因此,就有可能出现一方更新失败,一方更新成功的情况,从而出现数据一致性问题。

2、解决思路

如果出现数据一致性问题,我们该如何解决呢?一般会想到以下两种解决思路。

要么先更新数据库,再更新缓存;

要么先删除缓存,再更新数据库。

如果是采用先更新数据库,再更新缓存的方案,也会有这样一个问题。假设缓存更新失败,就会导致数据库和Redis中的数据不一致。

那如果是先删除缓存,再更新数据库,理想情况是应用下次访问Redis的时候,发现Redis里面的数据是空的,就从数据库加载保存到Redis里面,那么数据是一致的。但是在极端情况下,并不能保证删除Redis和更新数据库这两个操作的原子性,所以这个过程如果有其他线程来访问,还是会存在数据不一致问题。

所以,如果需要在极端情况下仍然保证Redis和MySQL的数据一致性,就只能采用最终一致性方案。

如图所示,比如基于RocketMQ的可靠性消息通信,来实现最终一致性。

再比如,还可以直接通过Canal组件,来监控MySQL中Binlog的日志,把更新后的数据同步到Redis中。

因为这里是基于最终一致性来实现的,如果业务场景不能接受数据的短期不一致性,那就不能使用这个方案来做。

以上就是我对这个问题的理解。

我们在面试的时候,面试官还可能会问各种没有场景化的纯粹的技术问题,比如说:“你这个最终一致性方案”还是会存在数据不一致的问题啊?那怎么解决?

先不用慌,技术是为业务服务的,所以不同的业务场景,对于技术的选择和方案的设计都是不同的,所以这个时候,可以反问面试官,具体的业务场景是什么?

大家一定要记住,某个技术方案不可能适用于所有的业务场景,只有最合适的方案,没有最优的方案。

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