如今，Redis已成为最浏览的缓存解决方案之一，尽管关系型数据库带了许多很棒的功能，如ACID。但是，为了使用这些功能，数据库的性能在高负载的情况下也会有所下降。
为了解决这个问题，许多公司和网站在应用层和数据访问层之间都会增加一个缓存层。通常使用内存中缓存来实现这个缓存层。正如我们所知，传统的关系型数据库的性能瓶颈通常是存储I/O。由于科技的发展和进步，主存储器的价格一直在下降，增加内存已经不是什么难事了，因此现在可以在内存中缓存一部分热点数据来提供性能。
背景
虽然我们可以把热点数据存储在内存中，但是这种方法已经会让人头疼，因为我们失去了对数据单一源的控制，相同的数据存储在数据库和内存中。如何避免阻塞情况下确保Redis中的数据和数据库中的数据一致？
下面，我们将了解一些常用的解决方案，这些方案大部分情况下几乎是正确的，因为它们可以保证99.9%的情况下Reids和数据库中的数据一致。但是高并发情况下就可能出现脏数据。
缓存过期
通常我们常用的方案可能就是缓存过期，但是不得不承认这是保证一致性的糟糕方案。
例如：我们设置缓存过期时间为30分钟，你就要确保这30分钟内不会读取到脏数据。如果将过期时间设置得更短会不会好点？
如果你的网站具有巨大的流量和高并发服务，这样你确实缩短了不一致的可能，但是已经违背了使用缓存的初衷，可能会有很多缓存违背命中。
暂存
暂存模式通常是这样的：
对于不可变的操作（读取）：
缓存命中：直接从Redis中返回数据，无需查询MySql缓存未命中：查询MySql（可以使用只读来提高性能），将返回的数据放到Redis中，然后返回结果给客户端对于可变操作（创建、更新、删除）：
创建、更新、删除MySql中的数据删除Redis中的数据，总是删除而不是更新缓存，下一个缓存未命中将插入新值这种方法通常被我们使用，实际上，它是MySql和Redis之间实现缓存一致性的标准。但是，这种方法也存在一些问题：
正常情况下，假设写入MySql/Redis绝对不会失败，它通常可以保证最终一致性。假设我们有个热门服务，做了负载分别放在A、B两个服务器上，在某个时刻A已经成功更新了MySql中的数据。在删除Reids中的数据之前，B尝试读取这个数据，然后B将命中缓存，因为辞职A还没有来得及删除Redis中的数据。因此B就读取到了脏数据，但是Redis中的数据最终还是会被删除，其他服务最终将读取到更新后的数据。在极端情况下，它也不能保证最终的一致性。同样的情况，如果A在尝试删除Redis中的数据前刚好被kill掉，这样Redis中的数据将无法被删除。这样其他服务器都会读取到脏数据。即使在正常情况下，也存在极低的可能性，最终一致性得不到保障。假设A尝试读取数据，缓存未命中，然后从MySql中读取数据。此时，由于高并发和巨大的流量导致A的服务器突然卡了。这是B尝试更新相同的数据，D更新MySql,并删除了Redis中的数据。之后A恢复并将其查询结果保存到了Redis。这样后面其他服务都会读出到脏数据，虽然这种可能性非常低。暂存-变体1
暂存模式-变体1为：
对于不可变操作（读取）：
缓存命中：直接从Redis中返回数据，无需查询MySql缓存未命中：查询MySql（可以使用只读来提高性能），将返回的数据放到Redis中，然后返回结果给客户端对于可变的操作（创建、更新、删除）：
删除Redis中的数据创建、更新、删除MySql数据这种方案也是非常糟糕的。假设A尝试更新数据，在某个时刻，A已经成功删除了Reids中的数据。在A更新MySql中的数据之前，B尝试读取相同的数据，且缓存未命中。然后B查询MySql并将数据保存到Redis中。注意，此时MySql中的数据尚未更新。由于A后面不会再删除Redis中的数据，因此旧的数据依旧保存在Redis中了。
暂存-变体2
暂存模式-变体1为：
对于不可变操作（读取）：
缓存命中：直接从Redis中返回数据，无需查询MySql缓存未命中：查询MySql（可以使用只读来提高性能），将返回的数据放到Redis中，然后返回结果给客户端对于可变的操作（创建、更新、删除）：
创建、更新、删除MySql数据在Redis中创建、更新、删除数据这也是一个不好的解决方案。假设，A、B都试图更新数据，A在B之前更新了MySql。但是B会在A之前更新Redis。最终，Mysq中的数据会由B更新。但是Redis中的数据则由A更新，这将导致不一致。
通读
通读模式为：
对于不可变的操作（读取）：
客户端始终从Redis中读取。缓存未命中，这Redis应具有自动从数据库中读取的功能。对于可变的操作（创建、更新、删除）：
此策略不处理可变操作。它与只写模式结合使用直写
只写模式为：
对于不可变的操作（读取）：
此策略不处理不变的操作。它与通读模式结合使用对于可变的操作（创建、更新、删除）：
客户端仅在Redis中创建、更新、删除数据。Redis必须原子地把数据同步到MySql直接模式的缺点非常明显，首先大部分的缓存中间件并不支持此功能。其次，Redis是缓存而不是RDBMS。Redis的主要目的并不是弹性扩展，因此在更改复制到MySql之前，很可能会丢失。即使Reids现在支持RDB和AOF之类的持久化技术，但是仍然不建议使用。
后写
对于不可变的操作（读取）：
此策略不处理不变的操作。它与通读模式结合使用对于可变的操作（创建、更新、删除）：
客户端需要在Redis中创建、更新、删除数据。Redis将更改放到消息队列中，然后返回成功给客户端。更改被异步复制到MySql中。后写模式与直接模式不同的时，它异步地将更改复制到MySql，这样客户端就不必等待。所以提供了吞吐量。Redis从5.0开始支持Redis流，这可能是一个不错的方式，为了提供性能，可以合并更改并批量更新到MySql中。后写模式的缺点同样也是许多缓存中间件并不支持此功能。其次，使用消息队列必须是FIFO，保证最终结果。而且还要保证消息队列的并发等，如MQ。
双删
双删模式为：
对于不可变的操作（读取）：
缓存命中：直接从Redis中返回数据，无需查询MySql缓存未命中：查询MySql（可以使用只读来提高性能），将返回的数据放到Redis中，然后返回结果给客户端对于可变的操作（创建、更新、删除）：
删除Redis中的数据创建、更新、删除MySql中的数据sleep一段时间如ms再次删除Redis中的数据这种模式目前是最被接受的方案。它结合了暂存-变体1，由于它是基于暂存-变体1改进的，因为在大多数情况下它可以保证最终一致性。它也通过sleep来确保删除了脏数据。尽管仍然存在极端的情况会破坏最终一致性，但是这个可能性很小。
后写-变体1
来自阿里巴巴canal项目的一种新颖模式，它是通过另外一种方式执行复制。它没有直接把Redis中的更改复制到MySql，而是通过MySql的binlog将数据复制到Redis。与后写模式相比，这更好地保证了持久性和一致性。由于binlog是RDMS技术的一部分，因此它非常具有弹性，而且这种技术，早就被用在MySql之间做主从同步。
结论
对于实际情况而言，99.9%的正确性已经足够了，我们应该谨记使用Redis的最初目的。