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這期內容當中小編將會給大家帶來有關Redis與數據庫數據一致性的示例分析，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
有些喜歡投機取巧的朋友就會想，那我先清掉緩存中的舊數據，然后再寫入新數據到數據庫，最后更新緩存不就可以了么？這種方式可能出現一種 問題：我們清除Redis緩存成功了，但是寫入還未將新數據寫入到數據庫之前有讀請求的發生，就會導致數據庫中的舊數據再次存入Redis中，然后等到新數據寫入到數據庫后，一樣產生了。Redis與Mysql雙庫的數據一致性問題。
昨天談到Redis分布式環境其實有說到，分布式環境下，數據讀寫操作是并發操作，所以導致對用一份數據進行讀寫操作先后執行順序無法保證，所以就可能出現讀操作先于寫操作被執行，這時就會出現臟數據導致數據一致性問題的產生。這時候我們需要考慮我們讀取的數據是否是強一致性數據，比如賬戶余額這種必須是強一致性數據，則讀數據庫，如果讀取的數據實時性沒有非常嚴格，比如積分排行榜等，就可以直接讀取Redis數據。如果機器并發量不高的情況下，讀取數據優先從Redis中讀取，緩存中數據不存在才選擇從數據庫中獲取，并且把從數據庫獲取到的數據寫入Redis。寫入數據則相反，先清除Redis緩存數據，再寫入數據到數據庫，如果是簡單數據這時候可以實時寫入到Redis中供讀操作讀取，如果是需要多表連表查詢的數據，則可以暫時不寫入Redis，等到有查詢操作的時候再寫入到Redis。
第二種方案其實就是異步異步緩存，Redis緩存熱門數據，增刪改查都在Mysql操作，只要Mysql有insert、update、delete操作，可以通過kafka或者rabbitMQ等第三方消息推送工具將binlog相關的消息推送到Redis中，Redis解析binlog中的數據對Redis緩存中的數據進行更新，Mysql中的主從備份機制也是通過binlog來實現數據一致性的。
上述就是小編為大家分享的Redis與數據庫數據一致性的示例分析了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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