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怎么保證Redis和數據庫的一致性？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
一般來說，只要你用到了緩存，不管是Redis還是memcache，就可能會涉及到數據庫緩存與數據的一致性問題，這里我們以Redis為例。
保證Redis與數據庫的一致性呢？
So easy：
更新的時候，先更新數據庫，然后再刪除緩存。
讀的時候，先讀緩存；如果沒有的話，就讀數據庫，同時將數據放入緩存，并返回響應。
乍一看，一致性問題貌似很好的得到了解決。但仔細一想，你會發現還是有問題：如果先更新了數據庫，刪除緩存的時候失敗了怎么辦？那么數據庫中是新數據，緩存中是老數據，數據出現不一致了。
改進方案：
先刪除緩存，后更新數據庫。因為即使后面更新數據庫失敗了，緩存是空的，讀的時候會從數據庫中重新拉，雖然都是舊數據，但數據是一致的。
所以方案就變成了：
更新的時候，先刪除緩存，然后再更新數據庫。
讀的時候，先讀緩存；如果沒有的話，就讀數據庫，同時將數據放入緩存，并返回響應。
到這里是不是問題就得到了徹底的解決了呢？
其實并沒有，在高并發的場景下，會出現這樣的情況：數據發生了變更，先刪除了緩存，然后去修改數據庫。此時還沒來得及修改，一個請求過來了，去讀緩存，發現緩存空了，去讀數據庫，讀到了準備修改前的舊數據，并且把舊數據放到了緩存。
隨后，數據變更程序完成了數據庫的修改。那么完了，這個時候發生數據不一致了......
解決方案：
針對這種情況，可以先把“修改DB”的操作放到一個JVM隊列，后面讀請求過來之后，“更新緩存”的操作也放進同一個JVM隊列,每個隊列，對于一個作業線程，按照隊列的順序，依次執行相關操作，這樣就可以保證“更新緩存”一定是在DB修改之后，以保證數據一致性，具體如下圖所示：
關于怎么保證Redis和數據庫的一致性問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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