Redis缓存和数据库同步怎么搞，稳定又不掉链子的方法分享

关于Redis缓存和数据库怎么保持同步,还能又稳又不出错，这事儿确实让很多开发同学头疼，你想想，缓存本来是为了让应用飞起来，结果因为和数据库“闹别扭”，反而成了拖后腿的，那就太不划算了，下面我就结合网上一些常见的做法，比如知乎上一些技术讨论、还有像CSDN、博客园这些技术社区里大家分享的经验，聊聊几个主流又相对靠谱的思路。

最基础、最常用的方法叫做“缓存失效模式”，也有人管它叫“先写数据库，再删缓存”，这个方法的核心思想特别简单直接：当你需要更新数据的时候，第一步，先去把数据库里的数据更新好；第二步，紧接着就把Redis里对应的那个缓存给删掉，这样一来，下次再有请求来读取这个数据的时候，发现缓存里是空的，它就会乖乖地去数据库里把最新的数据查出来，然后再塞回Redis里，供后面的请求使用。

这个方法为什么大家爱用呢？主要是因为它简单，不容易出大乱子，你想想，如果顺序反过来，先删缓存再写数据库，万一数据库写得特别慢，或者卡了一下，在这段空隙里，另一个请求可能已经把旧的、脏数据又塞回缓存了，这就造成了数据不一致，而先写数据库再删缓存，虽然理论上也存在极短时间的不一致窗口（比如在更新完数据库但还没删除缓存的那一刻，有其他请求读了旧缓存），但这种情况发生的概率相对小很多，因为数据库写入操作通常比读取操作要慢，那个时间窗口非常窄，这个思路在很多技术博客，比如一些资深工程师的个人博客里被反复提到，被认为是实践中的首选方案。

这个“先更库再删缓存”的方法也不是完美的，最大的风险点就在那个“删除缓存”的动作上，万一这次删除失败了呢？比如网络突然抖了一下，或者Redis当时正好压力山大，导致删除命令没执行成功，那缓存里的旧数据就会一直赖着不走，直到它自己过期或者下次被更新，这就成了“脏数据”，所有请求都会读到错误的信息。

为了解决这个“删除失败”的问题，就得给它加个“保险丝”，一个常见的做法是引入“重试机制”，你不能说删一次失败了就拉倒，得想办法再试几次，但这个重试最好别由当时处理用户请求的那个应用线程来做，因为如果让它同步地不停重试，会拖慢用户的请求速度，体验很糟糕，这时候，一个更好的办法是搞一个“异步重试”的流程，当删除缓存失败后，你可以把这次删除任务（比如是哪个Key）扔到一个消息队列里（比如RabbitMQ、RocketMQ或者Kafka），然后有一个专门的后台程序去消费这个队列，一次次地尝试删除，直到成功为止，这样就把失败的压力从实时请求链路里剥离出来了，保证了主流程的顺畅，知乎上有些关于高可用架构的讨论里，经常会强调这种异步化和解耦的思想。

上面说的这套组合拳（缓存失效+异步重试）对付大部分业务场景已经够用了，但如果你的业务对数据的一致性要求到了“变态”级别，比如是金融扣款、库存秒杀这种，极短时间的缓存不一致都绝对不能接受，那可能就得考虑更重一些的方案，也就是“缓存更新模式”，或者叫“双写模式”，这个模式是说，在更新数据库的同时，也直接去更新Redis里的缓存，而不是删除它，理想情况下，这能保证缓存里的数据几乎总是最新的。

但这个方法听起来美好,实现起来坑更多，最大的问题就是并发写导致的数据错乱，两个请求A和B都要更新同一条数据，A请求先更新了数据库，但可能因为网络原因，它更新Redis的动作慢了点；这时候B请求后更新数据库，但先完成了Redis的更新，那么最终Redis里的数据可能就是A请求要写的旧值，而不是B请求的新值，这就全乱套了，为了解决这个“并发写”的问题，又得引入更复杂的机制，比如用分布式锁来保证对同一个Key的更新操作是串行化的，但这样一来，性能损耗就大了，复杂度也飙升，所以一般只有在极端场景下才会考虑，并且需要非常精细的设计，很多深入的技术文章会讨论这种方案的利弊。

除了在应用层折腾,还有一个思路是从数据库本身想办法，这就是“监听数据库变更日志”的方案，像MySQL有自己的binlog，你可以用一些工具（比如Canal、Debezium）去实时监听binlog的变化，一旦发现有针对某张表的数据更新，这个工具就会解析这个日志，然后自动去更新或者删除Redis里对应的缓存，这个方案的好处是解耦更彻底，应用代码完全不用关心缓存失效的逻辑，只需要老老实实写数据库就行了，缓存同步的任务交给一个独立的“数据同步服务”去完成，这种架构在大公司里比较常见，因为它比较稳定，对应用侵入性小，但缺点就是需要额外搭建和维护一套中间件系统，成本比较高，对于小项目来说可能有点杀鸡用牛刀了。

所以你看,没有一种方法是十全十美的“银弹”，对于绝大多数情况，“先更新数据库，再删除缓存”配合上“异步重试机制”是最务实、最平衡的选择，它既保证了基本的性能，又通过重试提高了稳定性，如果一致性要求极高，可以考虑更复杂的双写加锁或者监听binlog的方案，但要准备好应对随之而来的复杂度和成本，关键还是根据自己业务的实际情况，比如数据一致性到底要多高、团队的技术支撑能力如何，来做出最合适的选择。