Redis 如何保持和 MySQL 数据一致

redis在启动之后，从数据库加载数据。

读请求：

不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取

写请求：

数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）

在并发不高的情况下，读 *** 作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写 *** 作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD *** 作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的 *** 作)

在并发高的情况下，读 *** 作和上面一样，写 *** 作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL

1.当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。

解决方法：

这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况

解决方法：

遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询 *** 作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。

1、读请求时长阻塞

由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新 *** 作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。

2、请求并发量过高

这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少

3、多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新 *** 作，以及执行缓存更新 *** 作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜

某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。

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前言

上篇文章简单介绍canal概念，本文结合常见的缓存业务去讲解canal使用。在实际开发过程中，通常都会把数据往redis缓存中保存一份，做下简单的查询优化。如果这时候数据库数据发生变更 *** 作，就不得不在业务代码中写一段同步更新redis的代码，但是这种 数据同步的代码和业务代码糅合在一起 看起来不是很优雅，而且还会出现数据不一致问题。那能不能把这部分同步代码从中抽离出来，形成独立模块呢？答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。

架构设计

通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

Kafka&Zookeeper搭建

首先在 官网 下载Kafka：

下载后解压文件夹，可以看到以下几个文件：

Kafka内部自带了zookeeper，所以暂不需要去下载搭建zookeeper集群，本文就使用Kafka自带zookeeper来实现。

通过上述zookeeper启动命令以及Kafka启动命令把服务启动，可以通过以下简单实现下是否成功：

Canal搭建

canal搭建具体可以参考上文，这里只讲解具体的参数配置：

找到/conf目录下的canal.properties配置文件：

然后配置instance，找到/conf/example/instance.properties配置文件：

经过上述配置后，就可以启动canal了。

测试

环境搭建完成后，就可以编写代码进行测试。

1、引入pom依赖

2、封装Redis工具类

在application.yml文件增加以下配置：

封装一个 *** 作Redis的工具类：

3、创建MQ消费者进行同步

创建一个CanalBean对象进行接收：

最后就可以创建一个消费者CanalConsumer进行消费：

测试Mysql与Redis同步

mysql对应的表结构如下：

启动项目后，新增一条数据：

可以在控制台看到以下输出：

如果更新呢？试一下Update语句：

同样可以在控制台看到以下输出：

经过测试完全么有问题。

总结

既然canal这么强大，难道就没缺点嘛？答案当然是存在的啦，比如：canal只能同步增量数据、不是实时同步而是准实时同步、MQ顺序问题等； 尽管有一些缺点，毕竟没有一样技术或者产品是完美的，最重要是合适。比如公司目前有个视图服务提供宽表搜索查询功能就是通过 同步Mysql数据到Es采用Canal+Kafka的方式来实现的。

他们两个之间没有直接同步的方法，这个依赖于你的架构设计

1，插入时同步，比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做。谁先谁后得看设计了。

2，查询时同步，这时你的redis是做缓存来用，那么它的更新依赖于你设定的逻辑，比如查询一条记录，先查redis，redis中没有此数据，那么查询oracle，查询完毕后，把数据插入到redis，这样以后再查询此记录，先查redis就可以获取了，速度更快一些。

3，定时同步，根据你后台的同步逻辑，根据某些条件，把数据插入到redis，比如每天某个时刻，把oracle中的某些数据，插入到redis。

4， 完整同步， 就是你的redis和oracle存储同样数据量的数据，这个建立过程上面的第一条可以做到，前提是在没有数据应用的时候都是同时上线，这样数据就都一致了，但如果已经用了oralce，现在增加了redis，那么第一条方式就不满足了，可以通过第二，第三两个情况来逐步满足。

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