阿旺采用Cache Aside策略，即先更新数据库，再删除缓存，同时给缓存加入过期时间作为兜底措施，以确保数据一致性。但阿旺又发现，删除缓存操作可能失败，导致数据不一致。为解决此问题，阿旺引入消息队列重试机制或订阅MySQL binlog再操作缓存，以保证两个操作的正确执行。经过改进，问题得到解决，服务器性能提升...
redis和mysql如何保持数据一致性？
一天，老板提出服务器访问速度变慢的问题，并希望程序员阿旺能优化。阿旺发现瓶颈在于数据库，决定引入Redis作为缓存，以减轻数据库压力。但在数据更新时，阿旺面临先更新数据库还是先更新缓存的抉择。他选择先更新数据库后更新缓存的方案，但上线后，客户反馈数据更新延迟，阿旺发现数据库与缓存数据不一致。通过排查，阿旺发现并发请求在数据更新过程中导致问题。分析显示，无论是先更新数据库再更新缓存，还是先更新缓存再更新数据库，都存在并发时数据不一致的风险。阿旺采用Cache Aside策略，即先更新数据库，再删除缓存，同时给缓存加入过期时间作为兜底措施，以确保数据一致性。但阿旺又发现，删除缓存操作可能失败，导致数据不一致。为解决此问题，阿旺引入消息队列重试机制或订阅MySQL binlog再操作缓存，以保证两个操作的正确执行。经过改进，问题得到解决，服务器性能提升，阿旺获得老板的认可，并收到了象征奖励的月饼。2024-11-17
