数据库事务和redis最终一致性的解决方法

一：一致性问题及两种处理方案

事务同时操作db和redis，在高并发等场景下，可能会遇到db和redis存储数据不一致的问题，遇到这种问题应该怎么解决？根据使用场景提供了几种简单处理方案：

• 单系统中事务处理，事务提交后延迟再删除一次redis，保证数据库数据和redis最终一致性。
• 多活系统，A机房，B机房，A、B机房数据是底层binlog同步的，独立搭建的应用和redis集群，有业务场景可能到A、B机房访问数据，redis是不相互复制的，所以我们是把在一个机房处理的缓存，使用MQ的方式推送到各个机房，然后当前机房也监听到信息后再处理一次，保证数据库数据和redis的最终一致性。

在处理系统间数据的最终一致性，通常也是考虑使用MQ异步的处理方式，同时考虑异常重处理、告警等。

 

二、举例常用发生的场景

1. 详细场景问题描述：一个事务，同时操作db和redis，事务提交和redis操作不是同时的，不能保证数据库数据和redis数据的强一致性，例如事务提交前，删除了缓存，然后有其他场景又查询了redis缓存，redis为空时，会从db加载，由于事务没有提交，导致查询出来的数据和事务提交后的数据不一致，导致缓存和db不一致，在某些应用场景，会严重影响用户体验产生投诉，或者影响后续功能处理。
2. 场景对应设计：会员信息表、会员信息缓存(redis)

查询会员信息接口：用户查询会员信息，会优先查询会员信息缓存，如果查询不到，调用db查询会员信息并且加载到redis中，如果查询不到，默认给设置一个空值标识到redis，防止高并发查询透传到数据库，减轻数据库压力。

更新会员信息接口：更新会员信息，删除会员信息redis缓存。

三、场景解决方案详解

1. 单系统redis延迟处理

 

时序图：

 

代码块：

//延迟删除缓存的时间配置(毫秒),从zookeeper获取
long delayMillis = 2000;
// 开始执行任务时间戳，计算单位:毫秒
long doTaskMillis = System.currentTimeMillis();
// 还需要延迟的时间 = zookeeper配置的延迟时间 - 任务从创建到执行的时间差（原因：该任务可能在队列中呆了一段时间， 这段时间也属于延迟时间的范围，需要减掉）
// createTaskMillis是任务创建时间
long delayMillis = delayMillis - (doTaskMillis - createTaskMillis);
try {
    // 还需要延迟的时间 > 0
    if (delayMillis > 0) {
        // 睡眠还需要延迟这么长时间，（延迟的方法需要优化）
        Thread.sleep(delayMillis);
    }

    // TODO 删除缓存操作

} catch (InterruptedException e) {
    // TODO 输出日志，用于分析问题
    // 中断该线程
    Thread.currentThread().interrupt();
} catch (Exception e) {
    // TODO 输出日志，用于分析问题
}

2、多活系统处理方案

   事务中删除当前机房缓存后，把需要删除的缓存使用json的格式插入到待推送表，异步job推送需要删除的缓存信息到MQ，各机房再监听MQ消息，再删除缓存，保证数据库和缓存最终一致性