如何保证Redis和Mysql数据库数据一致性

在数据库与Redis双写的场景下，很容易出现两者数据不一致的情况，这时候我们需要一些策略去解决这个问题。

保持 Redis 和数据库（例如 MySQL）之间的数据一致性是一个常见的需求，延迟双删是其中一种解决方案之一，也是主要的解决方法。

延迟双删方法的主要思想

数据发生变化时，先删除 Redis 中对应的数据一次，然后再更新数据库中的数据，过一段时间再删除 Redis 中对应的数据，如果更新数据库失败，则再次将旧数据写回 Redis 中，以确保 Redis 和数据库中的数据保持一致。

下面是延迟双删方法的一般步骤：

1. 删除 Redis 中的数据：在更新数据库之前，首先从 Redis 中删除相应的数据一次，过一段时间再删除一次，也就是这段时间等于 第一次删除的时间 + 更新数据库中数据的时间。
2. 更新数据库中的数据：更新数据库中的数据，确保数据库中的数据与应用逻辑一致。
3. 检查数据库更新结果：检查数据库更新操作的结果。如果更新成功，则数据已经同步到了数据库中，可以继续下一步操作。如果更新失败，则执行回滚操作。
4. 回滚操作：如果数据库更新失败，需要将之前删除的数据重新写回 Redis 中，以保持 Redis 和数据库的数据一致性。

延迟双删方法的优点是相对简单易实现，能够在大多数情况下保证 Redis 和数据库之间的数据一致性。然而，这种方法也存在一些缺点，例如：

• 性能开销：每次更新操作都需要进行两次写操作（删除 Redis 数据和更新数据库），会增加系统的性能开销。
• 复杂性：处理回滚操作可能会增加系统逻辑的复杂性。
• 并发控制：在高并发情况下，可能需要额外的并发控制机制，以确保数据一致性和避免竞态条件。

其实双删保证的是在修改过程中有线程来查询的情况，如果修改过程中没有线程查询就没问题了。

详细讲：

双删方法是为了解决在数据修改过程中可能存在的并发读取问题。在某些情况下，当一个线程在修改数据时，另一个线程可能同时尝试查询（读取）被修改的数据。如果不采取措施来保证数据一致性，这可能会导致查询到的数据不一致或者错误。

这样做可以确保在数据更新期间，即使有线程尝试查询被修改的数据，也不会读取到旧的数据，从而避免了数据不一致的情况。但是，这种方法通常会带来性能开销和复杂性。

如果在数据修改过程中不会有线程进行查询操作，那么就不会存在并发读取问题，也就不需要采用双删方法来保证数据一致性。这意味着双删方法主要是为了解决并发读取问题而设计的，在某些情况下可能会显得过于复杂或者不必要。

除了延迟双删方法外，还有其他一些方法可以保证 Redis 和数据库之间的数据一致性，例如使用事务（Transaction）或者使用消息队列（Message Queue）等。选择合适的方法取决于具体的业务需求和系统架构。

读多写少尽量用删cache的方式保证数据一致性。