在高并发场景下，如何保证Redis缓存和数据库的数据一致性？有没有解决方案？

一. 高并发场景下的挑战难点

在高并发场景中，系统的核心挑战是短时间内海量请求对资源的争用，这可能导致以下问题：

• 瞬时流量洪峰：大量请求同时读写同一数据，导致数据库或缓存过载。
• 数据竞争：并发写操作可能导致缓存与数据库的数据更新顺序错乱。
• 不一致窗口期：缓存与数据库同步的延迟可能被放大，用户可能读到脏数据。
• 系统雪崩风险：缓存击穿、缓存雪崩等问题可能引发连锁故障。

二. 传统常见的策略

【策略1】先写 MySQL。成功后，更新或删除 Redis 中的对应数据。

• 优点：简单易实现。
• 缺点：比如，在电商秒杀，库存更新的场景下。高并发下，可能存在短暂不一致的问题（如 MySQL 已更新，但 Redis 还未更新）。

【策略2】先写 Redis。异步或定时将Redis数据同步到 MySQL。

• 优点：提升写性能。
• 缺点：同步延迟可能导致数据丢失。

【策略3】读 Redis，命中则返回，未命中则读 MySQL，并将结果写入 Redis。

• 优点：减少 MySQL 压力。
• 缺点：存在短暂的不一致。

【策略4】数据同步写入 MySQL 后，发送消息到消息队列，消费者读取消息并更新 Redis。

• 优点：解耦，提升可靠性。
• 缺点：系统复杂度增加。

【策略5】为 Redis 数据设置过期时间，过期后重新从 MySQL 加载。

• 优点：自动处理不一致。
• 缺点：过期时间内可能存在不一致。

三. 解决方案参考

传统策略（Redis+MySQL）的形式往往需要技术人员定期维护。

目前国内云厂商数据库很多采用磁盘 kv 存储，内存 + 磁盘结合的方式，比如百度智能云 PegaDB、阿里磁盘型 Tair 等等。

例如，以 PegaDB 为例。基于增强型 SSD 云盘构建的 Redis 容量型（PegaDB），将内存与磁盘相结合，内存支持毫秒级在线数据处理，磁盘提供数据持久化能力，实现数据高可靠。同时内核自研的冷热数据分离与交换功能，解决了数据同步一致性的问题。大家可以参考架构思路演进图。

对业务数据进行冷热分离。更新 Cache 的逻辑设定为每 10 秒钟一个周期，每周期清空 LRU Cache 中的旧数据（即最长时间未被访问的数据，被视为冷数据），同时更新最新的热点数据，将热点数据加载到缓存中。热点数据在内存中实现高效访问，而非频繁访问的冷数据存储在成本较低的磁盘中。

此外，借助 LRU 算法淘汰机制实现冷热数据高效切换，有效避免人工大量处理的问题，节省人工成本。在处理大规模业务数据时，PegaDB 能显著降低成本，单 GB 成本比传统 Redis 解决方案降低超过 70%，同时保持了接近原有 Redis 性能的 80%。

具体实现参考

• PegaDB 会维护一个 LRU Cache，用于缓存热数据，通过 LRU 机制淘汰冷数据。
• 数据读取时，优先访问 LRU Cache 中的 key，若命中则返回 Cache。若未命中则从 DB 读取数据，读取后自动数据同步到 LRU Cache，下次就可以在 LRU Cache 中直接访问到该数据。
• 通过读操作可将最新的值缓存到 Cache 中，更新 Cache的逻辑一般以 10s 为周期，每 10s 进行一次操作，清空 LRU Cache 的旧数据，更新最新的热数据。时间周期可调整。

以上实践供大家参考。