一、一致性问题
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：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。
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。举一个例子：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
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。如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用
二、缓存和数据库一致性解决方案
2.1方案一：采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。伪代码如下
public void write( String key, Object data )
{
redis.delKey( key );
db.updateData( data );
Thread.sleep( 500 );
redis.delKey( key );
}
具体的步骤就是：
- 先删除缓存
- 再写数据库
- 休眠500毫秒
- 再次删除缓存
那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
设置缓存过期时间
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
2.2 方案二：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
阿里巴巴的一款开源框架canal，提供了一种发布/ 订阅模式的同步机制，通过该框架我们可以对MySQL的binlog进行订阅，这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。值得注意的是，binlog需要手动打开，并且不会记录关于MySQL查询的命令和操作。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。而canal正是模仿了slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
