如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性？

发布时间：2025-11-05 06:36:39 来源：云智核 作者：IT科技类资讯

​大家好，何保和我是何保和楼仔！

这个问题很早之前我就遇到过，何保和但是何保和一直没有仔细去研究，上个月看了极客的何保和课程，有一篇文章专门有过讲解，何保和刚好有粉丝也问我这个问题，何保和所以感觉有必要单独出一篇。何保和

之前也看了很多相关的何保和文章，但是何保和感觉讲的都不好，很多文章都会去讲各种策略，何保和比如（旁路缓存）策略、何保和（读穿 / 写穿）策略和（写回）策略等，何保和感觉意义真的何保和不大，然后有的何保和文章也只讲了部分情况，也没有告诉最优解。

我直接先抛一下结论：在满足实时性的条件下，不存在两者完全保存一致的方案，只有最终一致性方案。 根据网上的众多解决方案，总结出六种，直接看目录：

不好的方案

图解说明：

请求 A、B 都是先写 MySQL，然后再写 Redis，在高并发情况下，如果请求 A 在写 Redis 时卡了一会，请求 B 已经依次完成数据的更新，就会出现图中的问题。

这个图已经画的很清晰了，我就不用再去啰嗦了吧，不过这里有个前提，就是服务器托管对于读请求，先去读 Redis，如果没有，再去读 DB，但是读请求不会再回写 Redis。 大白话说一下，就是读请求不会更新 Redis。

同“先写 MySQL，再写 Redis”，看图可秒懂。

这幅图和上面有些不一样，前面的请求 A 和 B 都是更新请求，这里的请求 A 是更新请求，但是请求 B 是读请求，且请求 B 的读请求会回写 Redis。

请求 A 先删除缓存，可能因为卡顿，数据一直没有更新到 MySQL，导致两者数据不一致。

这种情况出现的概率比较大，因为请求 A 更新 MySQL 可能耗时会比较长，云南idc服务商而请求 B 的前两步都是查询，会非常快。

好的方案

对于“先删除 Redis，再写 MySQL”，如果要解决最后的不一致问题，其实再对 Redis 重新删除即可，这个也是大家常说的“缓存双删”。

为了便于大家看图，对于蓝色的文字，“删除缓存 10”必须在“回写缓存10”后面，那如何才能保证一定是在后面呢？网上给出的第一个方案是，让请求 A 的最后一次删除，等待 500ms。

对于这种方案，看看就行，反正我是不会用，太 Low 了，风险也不可控。

那有没有更好的方案呢，我建议异步串行化删除，即删除请求入队列：

异步删除对线上业务无影响，串行化处理保障并发情况下正确删除。

如果双删失败怎么办，网上有给 Redis 加一个缓存过期时间的方案，这个不敢苟同。个人建议整个重试机制，可以借助消息队列的重试机制，也可以自己整个表，记录重试次数，方法很多。

简单小结一下：

对于上面这种情况，对于第一次查询，请求 B 查询的数据是 10，但是 MySQL 的数据是 11，只存在这一次不一致的情况，对于不是强一致性要求的业务，可以容忍。（那什么情况下不能容忍呢，比如秒杀业务、库存服务等。）

当请求 B 进行第二次查询时，因为没有命中 Redis，会重新查一次 DB，然后再回写到 Reids。

这里需要满足 2 个条件：

对于第二个条件，我们都知道更新 DB 肯定比查询耗时要长，所以出现这个情况的概率很小，同时满足上述条件的情况更小。

这种方案，主要是监听 MySQL 的 Binlog，然后通过异步的方式，将数据更新到 Redis，这种方案有个前提，查询的请求，不会回写 Redis。

这个方案，会保证 MySQL 和 Redis 的最终一致性，但是如果中途请求 B 需要查询数据，如果缓存无数据，就直接查 DB；如果缓存有数据，查询的数据也会存在不一致的情况。

所以这个方案，是实现最终一致性的终极解决方案，但是不能保证实时性。

几种方案比较

我们对比上面讨论的六种方案：

(1) 先写 Redis，再写 MySQL

(2) 先写 MySQL，再写 Redis

(3) 先删除 Redis，再写 MySQL

(4) 先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis

(5) 先写 MySQL，再删除 Redis

(6) 先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis

个人结论

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