redis和mysql的数据一致性问题

最新推荐文章于 2025-09-21 09:06:33 发布
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#数据库

一般来说，redis用作mysql的缓存，请求先访问redis，如果没有再访问数据库，数据库将请求的数据写入缓存。
但是当增删改操作时如何保证数据一致性，先更新缓存还是先更新mysql？

不管是先删缓存再更新数据库，还是先更新数据库再删缓存都会出现数据不一致问题
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。

2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。

两种解决办法：
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Redis与MySQL的数据一致性
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Redis 与 MySQL 数据一致性问题
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Redis 拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求， 点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密 。把 Redis 作为缓存组件，需要防止出现以下的一些问题，否则可能会造成生产事故。今天「码哥」跟大家一起深入探索 缓存的工作机制和缓存一致性应对方案 。在本文正式开始之前，我觉得我们需要先取得以下两点的共识：目录如下：目录数据一致性指的是：反推缓存与数据库不一致：为何会出现数据一致性问题呢？把 Redis 作为缓存的时候，当数据发生
MySQL 与 Redis 数据一致性实战：后端开发者必看的 5 种方案
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Mysql 和 redis数据一致性问题（纯文字笔记分享）快速理解
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保证第二步执行成功，防止出现读的错，最后读的对或者读的对，最后读的错。（不一致）
认识 MySQL 和 Redis 的数据一致性问题
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Redis和MySQL如何保持数据一致性?
南北？的博客
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在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 数据不一致的原因 导致数据不一致的原因 1、在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 3、读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库
Mysql与Redis如何保证数据一致性问题
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耦合性太大，因为是同步，当请求redis没有缓存时，查询数据库数据存到redis中，那么在缓存到redis过程中，redis宕机了，那么必然会触发重试机制，导致影响接口的响应速度。
解决 Redis 与 MySQL 数据一致性问题
mfmfmfo的博客
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该方案有个缺点，就是对业务代码中造成侵入，于是就有了下一个方案，启动一个专门订阅 数据库 binlog 的服务读取需要删除的数据进行缓存删除操作。未命中，则从数据库读取并把数据写到缓存中，所以。同样，如果过期时间过长，并且更新时没有使缓存失效，缓存的数据很可能是脏数据。由于数据仅在缓存未命中后才加载到缓存中，因此初次调用的数据请求响应时间会增加一些开销，因为需要额外的缓存填充和数据库查询耗时。如果先更新缓存成功，写数据库失败，就会导致缓存是最新数据，数据库是旧数据，那缓存就是脏数据了。
面试题：Redis和MySql数据库如何保持数据一致性？
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在的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
延时双删实现MySQL和Redis的数据一致性
litterdear的博客
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于是有了方案二，在方案二中，启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。最后的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时的基础上，加上几百ms即可。上述的方案有一个缺点，那就是操作完数据库后，由于种种原因删除缓存失败，这时，可能就会出现数据不一致的情况。1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
Mysql和Redis数据一致性
qq_40782372的博客
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如何保障Mysql和Redis数据一致性问题？
mysql redis 一致性_redis与Mysql的数据一致性
weixin_39564524的博客
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为了减少db的读压力，加快读速度，系统使用cache做缓存，会引起cache一致性问题。因为db会有事务性导致回滚，而cache无法回滚，会导致脏数据。一般情况下，我们会在保存数据时，先穿透保存到DB中，再同步数据到redis中。为了保证存储层对外层透明，我们会把DB与redis操作封装，对上层调用来说完全透明，不关心数据具体如何存储。例如在我们的实际业务中有如下场景：A表插入一条数据，同步到re...
Redis 与 Mysql 的数据一致性
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先删除缓存，再更新数据库，然后休眠1s（根据具体的业务合理设置，比如几百毫秒），再删除缓存，有可能第二次删除失败，还是会导致数据不一致缺点：存在延时操作，所以会造成服务器的阻塞， 所以不适合高并发的场景如果需要再极端情况下人仍然保证Redis和MySQL的数据一致性，就只能采用最终一致性的方案，比如基于RabbitMQ的可靠性消息通信来实现数据的最终一致性，还可以通过Canal组件监控MySQL里面的Binary log日志，把更新后的数据同步到Redis里面。2.1、利用MQ异步重试机制，保证最终一致性，
redis mysql数据一致_Redis与MySQL数据一致性问题详解
weixin_39614322的博客
01-19 186
有网友简单地学习了一下redis，了解了它的出现背景和基本用法，对于不轻易改变的数据，首次可以将其从mysql中取出存到redis中，以后只要判断redis有没有这个数据，有的话直接拿来用就行了。那么，如果在redis获取这个数据以后，我到mysql中更新了数据，那么redis中的数据不就和mysql不一致了吗?怎么让redis中的数据和mysql保持实时一致呢?下面我们一起来了解下。这实际上是个...
Redis和MySQL数据库的一致性问题
weixin_44870066的博客
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redis和MySQL中数据一致性
【最全四种方案对比】Redis 与 MySQL 数据一致性问题探讨
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缓存中存有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值；缓存中没有该数据，数据库中的值 = 最新值。缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库存在旧的数据，导致线程读取到旧数据。❝为何会出现数据一致性问题呢？把 Redis 作为缓存的时候，当数据发生改变我们需要双写来保证缓存与数据库的数据一致。数据库跟缓存，毕竟是两套系统，如果要保证强一致性，势必要引入 2PC 或 Paxos 等分布式一致性协议，或者分布式锁等等，这个在实现上是有难度的，而且一定会对性能有影响。
Redis 与 Mysql 的数据一致性问题
一个对Java“一往情深”的后端程序员，对Java生态体系有着浓厚的兴趣与持续的研究。当我不在Java里“内卷”时，我也会探出头来，看看Web技术的广阔天地。希望通过这个博客，与所有同行交流切磋，共同进步。
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###先更新数据库，再更新缓存；###先更新缓存，再更新数据库;###先删除缓存，再更新数据库；###先删除缓存，再更新数据库，在删除缓存；###更新数据库，再删除缓存；###MQ异步处理；###canal订阅Mysql的binlog(最优)
Mysql，Redis数据一致性问题
weixin_42528429的博客
10-12 1288
选择一致性 (Consistency) 和分区容忍性 (Partition Tolerance)，例如分布式共识算法 Paxos、Raft，可以保证在网络分区的情况下，系统会优先保证数据的一致性，牺牲部分可用性。： 例如 Google 的 Spanner，通过 GPS 和原子钟实现全球范围内的强一致性，所有数据写入都会同步到多个数据副本，任何读操作都返回最新数据。： CDN 使用弱一致性模型，在全球多个节点上分发内容，节点之间的数据可能短时间内不一致，但系统优先保证性能和可用性。
13、Redis Mysql数据一致性
java爱分享
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1、缓存设置过期时间，保证最终一致性—弱一致性； 2、先更新数据库，再删除缓存，暂时不一致性，并发一般情况下考虑； 3、基于订阅mysql binlog的同步机制，阿里巴巴的一款开源框架canal，提供了一种发布/ 订阅模式的同步机制，通过该框架我们可以对MySQL的binlog进行订阅，这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redi...
怎么保证redis和mysql数据一致性
08-11
### 一致性保障策略 在使用 Redis 和 MySQL 时，保证两者之间的数据一致性是关键问题。由于 Redis 是内存数据库，而 MySQL 是磁盘数据库，它们的特性和持久化方式不同，因此需要特殊的处理来确保数据的一致性。常见的解决方案包括以下几种策略： #### 缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩的应对 在高并发场景中，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是导致 Redis 和 MySQL 数据不一致的主要原因之一。为了避免这些问题，可以采用布隆过滤器、热点数据缓存、随机过期时间等策略[^1]。 #### 双写一致性策略 在数据更新时，采用双写机制，即同时更新 Redis 和 MySQL。为了确保两者的一致性，可以使用事务机制或分布式锁来保证原子性。例如，在更新 MySQL 数据后，再更新 Redis 中的缓存，或者在更新 Redis 后异步更新 MySQL。需要注意的是，双写过程中可能会出现短暂的不一致状态，因此需要结合重试机制和补偿策略来处理异常情况[^2]。 #### 最终一致性方案 在实际应用中，最终一致性是一种常见的数据一致性保障方式。通过消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）实现异步更新，可以降低系统耦合度并提高性能。例如，在更新 Redis 数据后，将更新操作发送到消息队列，由消费者异步更新 MySQL 数据库。这种方式可以避免直接同步更新带来的性能瓶颈，同时通过重试机制保证最终一致性[^5]。 ```java public void updateData(String key, String value) { redis.set(key, value); mq.sendMessage("write_to_db", new UpdateMessage(key, value)); } @KafkaListener(topics = "write_to_db") public void processUpdate(UpdateMessage message) { db.update(message.getKey(), message.getValue()); } ``` #### 延迟双删策略 延迟双删是一种特殊的更新策略，适用于读多写少的场景。其核心思想是在更新 MySQL 数据后删除 Redis 缓存，然后等待一段时间（如几百毫秒）后再次删除 Redis 缓存。这种方式可以避免在缓存未更新前读取到旧数据，从而减少数据不一致的可能性[^3]。 #### 重试机制与补偿策略 在数据更新过程中，可能会由于网络异常、系统故障等原因导致 Redis 和 MySQL 数据不一致。为此，可以引入重试机制和补偿策略。例如，通过日志记录 Redis 和 MySQL 的更新操作，并定期检查数据一致性，发现不一致的数据后进行补偿更新。此外，还可以结合分布式事务（如两阶段提交、TCC）来保证 Redis 和 MySQL 的强一致性[^4]。 --- ### 相关问题 1. Redis 和 MySQL 数据一致性问题的常见原因有哪些？ 2. 如何在高并发场景下保证 Redis 和 MySQL 的数据一致性？ 3. 最终一致性方案与强一致性方案有何区别？ 4. 消息队列在 Redis 和 MySQL 数据一致性保障中的作用是什么？ 5. 如何通过重试机制和补偿策略解决 Redis 和 MySQL 的数据不一致问题？
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