数据库⾯试题：Redis如何保证数据⼀致性Redis缓存如何保证数据⼀致性
⼀. Redis概述
redis是⼀个内存数据库, 因此数据基本上都存在于内存当中
但是Redis会定时以追加或者快照的⽅式刷新到硬盘中.
由于redis是⼀个内存数据库, 所以读取写⼊的速度是⾮常快的, 所以经常被⽤来做数据, 页⾯等的缓存。⼆.为什么会出现数据不⼀致
2.1 ⼀般的读写模式
当Redis作为缓存的时候，经典的读写模式如下：
（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放⼊缓存，同时返回响应
（2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库
问题：
上述的读写模式看似没有任何问题，但是在⾼并发及多线程的情况下会出现数据不⼀致的情况。
2.2 单库产⽣数据不⼀致
发⽣条件：
同⼀时间发⽣了并发读写请求，⽐如A(写) ，B (读)，2个请求易语言能写什么简单的软件
发⽣过程：
A发送更新请求，先删除缓存，删除缓存后由于某种原因被阻塞
insertingB发送读请求，此时缓存⽆效，直接读取数据库，再将数据库的数据更新到缓存中
之后A再写数据库
这时候缓存和数据库就产⽣了数据不⼀致的问题，缓存中的数据就是脏数据
2.2 主从同步，读写分离产⽣数据不⼀致
主从同步，读写分离：实际上就是读数据库都是读从库，写数据库是写主库，然后进⾏主从同步。
过程：
A请求发送⼀个写操作到服务端，第⼀步就会淘汰掉cachemysql面试题集锦
A请求写主数据库，往主数据库写了最新的数据。
B请求发送⼀个读操作，读cache，因为cache淘汰，所以为空
B请求继续读DB，这个时候读的是从库，此时主从同步还没同步成功。读出脏数据，然后脏数据写⼊cache 最后数据库主从同步完成。这时候还是会发⽣数据不⼀致的情况。
三. 数据不⼀致解决⽅案
哈夫曼树编码是否唯一3.1 缓存双淘汰法
在写库前后都进⾏redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。这样最差的情况是在超时时间内存在不⼀致，当然这种情况极其少见，可能的原因就是服务宕机。此种情况可以满⾜绝⼤多数需求。 当然这种策略要考虑redis和数据库主从同步的耗时，所以在第⼆次删除前最好休眠⼀定时间，⽐如500毫秒，这样毫⽆疑问⼜增加了写请求的耗时。
3.2 异步淘汰缓存
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增加⼀个线下的读取binlog异步淘汰缓存模块，在读取binlog总的数据，然后进⾏异步淘汰。
过程：
MySQL binlog增量发布订阅消耗+消息队列+增量数据更新到redis
1）读取请求转到Redis：热数据基本上在Redis
2）写⼊请求转到MySQL：增加删除和 修改MySQLhtml5游戏源码下载
3）更新Redis数据：MySQ数据操作binlog更新为Redis

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