使用Redis缓存可以在极大程度上去缓解数据库的访问压力，但使用了Redis之后，就需要去保证缓存与数据库的数据一致性。

保证数据一致的方案有很多，列了延时双删、订阅更新机制、读写分离架构、通过binlog异步更新redis这几个推荐的方案，可根据实际情况具体选择。

Redis缓存与数据库数据一致性问题

方案一：延时双删（推荐）

在更新完db的数据之后，立马去删除一次redis的缓存，然后延时1~2秒，再去删除一次redis缓存。

目的： 避免并发操作，导致缓存脏数据问题的出现。

优点： 实现简单，可以有效解决大部分场景下的问题。即使第一次删除失败，第二次删除仍然有机会清除旧数据。

缺点： 延时的时间不好确定。

方案二：订阅更新机制

在更新完db数据之后，立刻向 消息队列 发送一条删除缓存数据的消息，消费者监听到这个消息后，立刻去执行缓存删除操作。

优点： 实时性好，缓存清理会非常及时。

缺点： 实现相对复杂，消息队列要求可靠性，保证消息不会丢失，有一定维护成本。

方案三：读写分离架构

比较适合大数量流量，数据实时性要求不那么高的系统。

更新完db数据之后，由后台线程、定时任务、异步服务等方法去更新redis缓存数据，达到缓存和数据库数据的基本一致。

优点： 缓存更新压力会降低很多。

缺点： 实现复杂，需要做好异步的逻辑。

方案四：通过binlog异步更新redis（推荐）

更新完db数据之后，数据库的 binlog 日志文件里会有相关的操作记录，然后可以通过 Cancel 去监听并解析binlog日志，然后将解析的数据通过 消息队列 发送一条缓存更新消息，消费者监听到这个消息后去更新redis缓存数据。

优点： 业务功能不会增加额外的代码，是扩展实现的。可以很好保证缓存与数据库数据的最终一致性。

缺点： 有一定的维护成本，需要保证消息的消费顺序。