Redis数据一致性问题的三种解决方案 _Redis

缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。1、首先redis是什么Redis（Remote Dictionary Server )，是一个高性能的基于Key-Value结构存储的NoSQL开源数据库。大部分公司采用Redis来实现分布式缓存，用来提高数据查询效率。
2、为什么会选Redis在Web应用发展的初期，系统的访问和并发并不高，交互也比较少。但随着业务的扩大，访问量的提升，使得服务器负载和关系型数据库出现瓶颈，而导致瓶颈的源头，主要体现在磁盘IO上。随着互联网的进一步发展，对系统性能有了更高的要求，Redis的出现，解决了很多问题。至于我们为什么要选择Redis，我总结为以下六个原因：
1）、基于内存存储，可以降低对关系型数据库的访问频次，从而缓解数据库压力
2）、数据IO操作能支持更高级别的QPS，官方发布的指标是10W；
3）、提供了比较多的数据存储结构，比如string、list、hash、set、zset等等。
4）、采用单线程实现IO操作，避免了并发情况下的线程安全问题。
5）、可以支持数据持久化，避免因服务器故障导致数据丢失的问题
6）、Redis还提供了更多高级功能，比如分布式锁、分布式队列、排行榜、查找附近的人等功能，为更复杂的需求提供了成熟的解决方案。
3、应用场景缓存，作为Key-Value形态的内存数据库，Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存
分布式锁，分布式环境下对资源加锁
分布式共享数据，在多个应用之间共享
排行榜，自带排序的数据结构（zset）
消息队列，pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息

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4、redis用作缓存时4.1、作为缓存使用流程缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。

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4.2、数据性一致性问题例如我们使用Redis来作为缓存时，让请求先访问到Redis，而不是直接访问数据库。而在这种业务场景下，可能会出现缓存和数据库数据不一致性的问题。
在更新的时候，操作缓存和数据库无疑就是以下四种可能之一：

先更新缓存，再更新数据库
先更新数据库，再更新缓存
先删除缓存，再更新数据库
先更新数据库，再删除缓存

4.2.1、先更新缓存，再更新数据库

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如果我成功更新了缓存，但是在执行更新数据库的那一步，服务器突然宕机了，那么此时，我的缓存中是最新的数据，而数据库中是旧的数据。
脏数据就因此诞生了，并且如果我缓存的信息（是单独某张表的），而且这张表也在其他表的关联查询中，那么其他表关联查询出来的数据也是脏数据，结果就是直接会产生一系列的问题。
4.2.2、先更新数据库，在更新缓存