redis和mysql的双写问题

什么是双写问题

Redis和MySQL的双写问题是指在同一个业务流程中，需要同时向Redis和MySQL两个数据库系统写入数据。由于这两种数据库系统的特性不同，可能会引发一些问题，尤其是在数据一致性和数据可靠性方面。

这主要有两个问题：

1. 数据一致性问题：由于网络、程序等问题，可能会出现先写Redis成功，再写MySQL失败的情况，或者反过来，导致数据在两个系统中不一致。
2. 双写一致性问题：即使两个写操作都成功，但由于Redis和MySQL的读写速度差异，可能会出现”脏读”的问题，即新的读操作读取到的是旧的数据。

解决策略

解决这两个问题的常见策略包括：

1. 使用分布式事务来保证数据一致性。分布式事务可以保证在多个系统中的所有操作都成功或者都失败。但是，由于Redis并不原生支持分布式事务，实现起来可能比较复杂，且可能会影响系统性能。
2. 采用最终一致性模型，这种模型可以接受短暂的数据不一致，但需要保证最终数据的一致性。例如，可以使用消息队列来实现：先更新一种数据库，然后将更新操作放入消息队列，由另一种数据库消费该队列来完成更新。
3. 优先保证MySQL的数据写入，成功后再写入Redis。当读取数据时，优先从Redis中读取，如果Redis中没有，再从MySQL中读取，并将读取到的数据写入Redis，这种方式被称为缓存穿透。这种方式可以在一定程度上保证数据的一致性，但可能会增加系统的复杂性。

先写MySQL在写Redis的优缺点

优点：

1. 数据一致性：优先保证MySQL的数据写入，成功后再写入Redis，这样即使在写Redis的过程中出现了错误，数据依然可以从MySQL中取得，这保证了数据的一致性。
2. 高可用性：读取数据时，优先从Redis中读取，如果Redis中没有，再从MySQL中读取，并将读取到的数据写入Redis。这样做既可以提高数据读取的速度（因为Redis是基于内存的，读写速度快），又可以防止MySQL的查询压力过大。
3. 易于实施：这种策略在技术实现上相对简单，不需要考虑分布式事务或者引入额外的组件如消息队列等。

弊端：

1. 数据延迟：由于数据需要先写入MySQL，再写入Redis，所以如果有并发的读请求，可能会读到旧的数据，也就是出现“脏读”的情况。
2. 增加系统复杂性：这种方式需要业务代码去做缓存的读写，增加了代码的复杂性。
3. Redis数据丢失问题：如果Redis发生故障，数据丢失，会导致大量的请求冲击MySQL，进一步可能会引发MySQL的性能问题。这种情况下，需要有适当的Redis持久化策略，或者备份策略来应对。

适用场景

1. 高读取频率的数据：对于读取频率很高的数据，这种策略非常有用。数据主要存储在MySQL中，但由于读取主要从Redis中进行，可以显著提高读取速度。
2. 需要快速更新的数据：对于需要快速更新的数据，首先更新MySQL，然后更新Redis，这样可以保证最终的数据一致性。（或者可以先让Redis数据失效，在更新数据库，Redis等下一次查询的时候进行更新）
3. Redis数据失效或重启：当Redis中的数据失效或者Redis需要重启时，可以从MySQL中读取数据并重新填充Redis，这样即使Redis中的数据丢失，也不会影响到应用程序的正常运行。

分布式事务

有几种常见的分布式事务解决方案，包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）等。这里我会详细介绍2PC和TCC两种方案。

1. 两阶段提交（2PC）：

   • 准备阶段：事务协调者向所有的事务参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务，然后等待所有参与者的回复。
   • 提交阶段：如果所有的事务参与者都同意事务请求，事务协调者向所有的参与者发送“提交”请求，并进入“完成”状态。各参与者在执行事务提交操作后，释放在事务执行中占用的资源。

   这种方式的主要问题在于同步阻塞和单点问题。如果协调者宕机，参与者会一直阻塞等待，直到协调者恢复。如果参与者宕机，协调者也需要一直等待其恢复。此外，事务的提交依赖于所有参与者的反馈，只要有一个参与者反馈失败，那么整个事务就会失败，这显然在大规模分布式系统中是低效的。

2. TCC（Try-Confirm-Cancel）：

   • Try阶段：检查预计执行的业务是否可以成功，执行所有业务检查，预留必须的业务资源。
   • Confirm阶段：真正的执行业务操作，并且不会失败（除非有程序上的错误），因为前一阶段已经做了资源的预留。
   • Cancel阶段：在业务执行错误，或者长时间无响应需要回滚的时候，执行的业务取消，取消预留的业务资源。

   TCC模式相比于2PC，更适合长事务处理，能更好地降低阻塞情况。但TCC需要为每个业务逻辑编写对应的确认和取消操作，增加了开发的复杂性。