Redis与MySQL双写一致性是指在使用缓存和数据库同时存储数据的场景下( 主要是存在高并发的情况)，如何保证两者的数据一致性（内容相同或者尽可能接近）。
正常业务流程：
阅读并不成问题，问题所在在于写入操作（更新）。这时就可能出现几个问题，我们需要先更新数据库，再进行缓存操作。在处理缓存时，应该考虑是进行缓存更新还是删除缓存，或者是先更新缓存再更新数据库
总结一下就是到底先操作缓存再操作数据库，还是先操作数据库再操作缓存？
带着这几个问题接着往下讲。
首先讲一下操作缓存，包括两种：更新缓存和删除缓存，如何选择？
更新缓存？ 删除缓存？
假设都先更新数据库（因为先操作缓存再操作数据库问题较大，后面会讲）
先更新数据库，再更新缓存。
当两个请求同时对同一条数据进行修改时，缓存中可能会存在旧数据，因为它们的先后顺序可能会颠倒。之后的读请求读到的都是旧数据，只有当缓存失效后，才能从数据库中得到正确的值。
先更新数据库，再删除缓存。
缓存失效时，可能出现请求B从数据库中查询数据并得到旧值的情况。此时请求A更新数据库，将新值写入数据库，并删除缓存。而请求B又将旧值写入缓存中，导致脏数据
从上面看出现脏数据的要求要比更新缓存的要求更多，必须满足以下几个条件：
缓存失效
读请求 + 写请求并发
更新数据库 + 删除缓存的时间要比读数据库 + 写缓存时间短
前面两个很好满足，我们再看看第三点，这个真的会出现吗？
数据库在更新时一般是加锁的，读操作的速度远快于写操作的，所以第三点发生概率极低（当然也可能发生）
注：这里我其实不是很理解，单纯看确实发生概率低，但如果出现网络延迟等情况呢，不也会发生吗？希望好心人解惑，我反正没理解。
因此，在选择删除缓存时，还需要结合其他技术来优化性能和一致性。例如：
对比
在更新缓存中， 每次去更新缓存，但是缓存中的数据不一定会被马上读取，这就会导致缓存中可能存放了很多不常访问的数据，浪费缓存资源。而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。
由此可见，这种更新缓存的方案，不仅缓存利用率不高，还会造成机器性能的浪费。所以我们一般考虑删除缓存
先更新缓存再更新数据库
在更新数据时，先将新数据写入缓存（Redis），再将新数据写入数据库（MySQL）
但其存在一下问题：
例：用户修改了自己的昵称，系统先将新的昵称写入缓存，然后再更新数据库。但是在更新数据库的过程中，发生了网络故障或者数据库宕机等异常情况，导致数据库中的昵称没有被修改。这样就会出现缓存中的昵称和数据库中的昵称不一致的情况。
例：用户下单了一个商品，系统先将订单状态写入缓存，然后再更新数据库。但是在更新数据库的过程中，由于并发量大或者其他原因，导致数据库的写入速度慢于缓存的写入速度。这样就会出现其他请求从缓存中读取到订单状态为已支付，而从数据库中读取到订单状态为未支付的情况。
例：用户A修改了自己的头像，并上传到服务器上。系统先将新的头像地址写入缓存，并返回给用户A显示。然后再将新的头像地址更新到数据库中。但是在这个过程中，用户B访问了用户A的个人主页，并从缓存中读取到了新的头像地址。缓存失效可能是由于缓存过期策略或其他原因，例如重启操作，导致缓存被清空或过期。这时候用户B再次访问用户A 的个人主页，并从数据库中读取到了旧的头像地址，并将其写回缓存中。这样可能导致缓存中的头像地址与数据库中的地址不匹配。
上面说了一堆，其实总结就是缓存更新成功了，数据库没更新（更新失败），导致缓存存的是最新值，数据库存的是旧值。如果缓存失效了，就会拿到数据库中的旧值。
后面我自己也搞疑惑了，既然是因为数据库更新失败导致的问题，那我是不是只要保证数据库更新成功就可以解决数据不一致的问题，当数据库更新失败时，不停的重试更新数据库，直到数据库更新完成。
后面发现自己太天真，其中存在很多问题，比如：
如果数据库更新失败的原因是数据库宕机或者网络故障，那么你不停地重试更新数据库可能会造成更大的压力和延迟，甚至导致数据库恢复困难。
如果数据库更新失败的原因是数据冲突或者业务逻辑错误，那么你不停地重试更新数据库可能会导致数据丢失或者数据错乱，甚至影响其他用户的数据。
如果你不停地重试更新数据库，那么你需要考虑如何保证重试的幂等性和顺序性，以及如何处理重试过程中发生的异常情况。
所以，这种方法并不是一个很好的解决方案。
先更新数据库，再更新缓存
当有一个更新操作时，先更新数据库数据，然后再更新对应的缓存数据
但是，这种方案也有一些问题和风险，比如：
因此，在使用更新缓存操作时，无论谁先谁后，但凡后者发生异常，就会对业务造成影响。（还是上面那张图）
那么如何处理异常情况来保证数据一致性呢
这些问题的源头都是多线程并发所导致的，所以最简单的方法就是加锁（分布式锁）。两个线程要修改同一条数据，每个线程在改之前，先去申请分布式锁，拿到锁的线程才允许更新数据库和缓存，拿不到锁的线程，返回失败，等待下次重试。这么做的原因是限制只有一个线程可以操作数据和缓存，以预防并发问题。
但加锁费时费力，肯定不推荐。并且，每次去更新缓存，但是缓存中的数据不一定会被马上读取，这就会导致缓存中可能存放了很多不常访问的数据，浪费缓存资源。而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。
由此可见，这种更新数据库 + 更新缓存的方案，不仅缓存利用率不高，还会造成机器性能的浪费。
所以此时我们需要考虑另外一种方案：删除缓存
先删除缓存再更新数据库
当有一个更新操作时，先删除对应的缓存数据，然后再更新数据库数据
但是，这种方案也有一些问题和风险，比如：
先更新数据库，再删除缓存
当有一个更新操作时，先更新数据库数据,再删除缓存
上面其实讲过了，我再重复一遍吧
缓存失效时，可能出现请求B从数据库中查询数据并得到旧值的情况。此时请求A更新数据库，将新值写入数据库，并删除缓存。而请求B又将旧值写入缓存中，导致脏数据
从上面看出现脏数据的要求要比更新缓存的要求更多，必须满足以下几个条件：
缓存失效
读请求 + 写请求并发
更新数据库 + 删除缓存的时间要比读数据库 + 写缓存时间短
前面两个很好满足，我们再看看第三点，这个真的会出现吗？
数据库在更新时一般是加锁的，读操作的速度远快于写操作的，所以第三点发生概率极低
针对双写问题，更适合的解决方案是在更新数据库之后再删除缓存，当然具体情况需要具体分析，不能一概而论。
讲解了这些操作后会出现的问题，那么为了避免这些问题，如何做呢？
先删除缓存再更新数据库，然后使用异步线程或消息队列来重建缓存。
先更新数据库再删除缓存，并设置一个合理的过期时间来保证缓存的有效性。
使用分布式锁或乐观锁来控制并发访问，并保证每次只有一个请求能够操作缓存和数据库
……
下面讲几种常见的方法以保证双写一致性
解决方案
1. 重试
上面也提到过，当第二步操作失败时，我就重试嘛，尽可能地补救，但重试的成本太大，上面讲过就不重复了。
2. 异步重试
既然重试方法占用资源，那我就做异步。在删除或更新缓存时，如果操作失败，不立即返回错误，而是通过一些机制（如消息队列、定时任务、订阅binlog等）来触发缓存的重试操作。虽然这种方法可以避免同步重试缓存时的性能损耗和阻塞问题，但是会延长缓存和数据库数据不一致的时间。
2.1 使用消息队列实现重试
使用消息队列异步重试缓存的情况是指，当信息发生变化时，先更新数据库，然后删缓存，如果删除成功就皆大欢喜，如果删除失败，则将需要删除的key发送到消息队列。另外，一个消费者线程会从消息队列中取出要删除的键，并依据该键删除或更新Redis缓存。如果操作失败，则重新发送到消息队列中进行重试。
注：也可以不先尝试删除，直接发送给消息队列，让消息队列
举个例子，如果有一个用户信息表，想要将用户信息存储在Redis里面。以下是可以执行的步骤，以采用消息队列异步重试缓存的方案为例：
当用户信息发生变化时，先更新数据库，并返回成功结果给前端。
尝试去删除缓存，成功则结束操作，失败则将要删除或更新缓存的操作生成一个消息（比如包含key和操作类型），并发送到消息队列中（比如使用Kafka或RabbitMQ）。
另外有一个消费者线程从消息队列中订阅并获取这些消息，并根据消息内容删除或更新Redis中的对应信息。
如果删除或更新缓存成功，则把这个消息从消息队列中移除（丢弃），以免重复操作。
如果删除或更新缓存失败，则执行失败策略，比如设置一个延迟时间或者一个重试次数限制，然后重新发送这个消息到消息队列中进行重试。
如果重试超过一定次数仍然失败，则向业务层发送报错信息，并记录日志。
2.2 Binlog实现异步重试删除
使用binlog实现一致性的基本思路是利用binlog日志来记录数据库的变更操作，然后通过主从复制或者增量备份的方式来同步或者恢复数据。
举例来说，如果我们有一个主数据库和一个从数据库，我们可以在主数据库上开启binlog日志，并设置从数据库作为它的复制节点。这样，当主数据库上发生任何变更操作时，它会将对应的binlog日志发送给从数据库，从数据库则会根据binlog日志来执行相同的操作，从而保证数据一致性。
另外，如果我们需要恢复某个时间点之前的数据，我们也可以利用binlog日志来实现。首先，我们需要找到对应时间点之前的最近一个全量备份文件，并将其恢复到目标数据库。然后，我们需要找到对应时间点之前的所有增量备份文件（即binlog日志文件），并按照顺序将其应用到目标数据库。这样，我们就可以恢复出目标时间点之前的数据状态了。
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