在实际开发过程中，我们经常会遇见在高并发的的情况下，大量的请求访问Mysql数据库，会造成性能安全问题。所以，我们很多时候会把数据写入到Redis里面，用作缓存来减少数据库的压力，但是Redis 和 MySQL是两种不同类型的数据库，我们要怎样去保证它们之间的数据是一致性的呢？

数据不一致的原因

当数据并发量非常大的情况下，用户的并发访问会对数据库的安全造成极大的安全隐患。

因此，我们就需要使用到Redis来做一个缓存的操作，可以让用户请求先访问Redis，而不直接访问到数据库。

然后只是读取缓存操作的话，一般不会对数据库产生很大的问题，主要是涉及到数据的更新问题，数据库和缓存更新，就很容易出Redis 和 MySQL的数据一致性问题。

产生的问题

其实不管我们是先删除缓存，再写库还是先写库，再删除缓存，都有可能会出现数据不一致的情况：

先删除缓存

如果是删除Redis的缓存数据，在数据还没有写入MySQL数据库的时候，另一个线程就来读取缓存，就会发现这个缓存为空，然后会直接去MySQL数据库读取旧的数据并把数据写入缓存里面。这样，就会造成数据库更新后发现Redis和MySQL里面的数据不一致。

后删除缓存

如果是先把数据写入了MySQL里面，正准备删除缓存的时候，突然写入数据库的线程发生异常，导致了缓存并没有被删除。这个时候，另一个线程就会直接读取到旧的缓存数据，这也会导致Redis和MySQL里面的数据不一致。

解决方案 延时双删策略

这个方案主要是在写入数据的时候都进行缓存的删除操作，并且给它设置合理的超时时间。

具体操作：

1.先删除缓存 再写数据库

2.休眠几百毫秒 再次删除缓存

这么做的目的主要是为了确保这个请求结束后，有可能造成的缓存脏数据。这个方案最关键的其实还是给缓存设置过期时间，只要达到过期时间，缓存删除，如果后面还有读的请求，就会从数据库中读取新的值并且回填到缓存里面，这个是保证最终一致性的解决方案。

异步更新缓存

这个方案是基于Mysql binlog的同步机制，在设计的更新的数据操作的时候，利用Mysql binlog进行增量的订阅消费，然后将消息发送给消息队列，再通过消息队列消费将增量数据更新到Redis上面。

具体操作：

1.读取Redis缓存 写Mysql

2.更新Redis缓存数据，Mysql 的数据操作都记录到binlog，再通过下次队列及时更新到Redis缓存上

这样的好处是一旦Mysql 中发生了新的写入、更新、删除等操作，丢会通过binlog把相关消息推送到Redis里面，Redis会根据binlog中的操作记录对Redis进行更新，而且这种方案和Mysql 的主从备份很相像，毕竟Mysql 的主从备份也是通过binlog来实现的数据的一致性的。

总结

最后，在当前分布式高并发众多的场景下，解决高并发场景下数据一致性的方案有两种，分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案。