数据一致性场景实战（一）
场景一：多redis数据一致性
背景
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的，因为流量太大，这个时候恢复redis中的数据又比较耗时，而这个时候经常会出现使用多个reids集群，即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？
解决方案
方案一：强一致性方案-分布式事务中间件
就是在业务代码层面控制，使用分布式事务中间件或者使用tcc来控制事务。 优点：可以保证强一致性 缺点：复杂度较高，且业务代码改动较大 如果是解决背景中的问题，这个方案不推荐
方案二：最终一致性-本地消息表
这里每个redis写操作都生成一条消息来记录日志，失败则进行重试。
优点：实现简单，容易维护 缺点：无 这个方案使用较广，针对背景中的问题推荐该方案
方案三：弱一致性-redis主从同步
将其余redis集群以从节点的方式挂到使用redis的主节点上，来实现主从同步。 优点：不需要业务代码改造，非常简单 缺点：不适用于redis cluster模式
场景二：redis与mysql数据强一致性
背景
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库，这样可以大大缓解数据库的压力。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。
方案
方案一：延时双删策略
先说一下双删策略，也就是更新前删除以及更新后删除。为啥要增加一个延时呢？ 举个场景 1）请求A进行写操作，删除缓存 2）请求B查询发现缓存不存在 3）请求B去数据库查询得到旧值 4）请求A将新值写入数据库，并删除缓存 5）请求B将旧值写入缓存
在这种情况下缓存中还是旧数据，这里的延时就是需要避免上面问题，设置一个延时再删除，这里的延时时间可以根据业务具体时间来确认。
如果删除缓存失败，怎么办？这里就不作详细描述，方案原理就是补偿，详细可以参考这篇文章：https://www.cnblogs.com/cb1186512739/p/12740138.html
方案二：延时落库
这个方案就是把redis当数据库用，有一定风险，针对特定业务，比如说秒杀场景的库存等，操作都在redis中，定时将redis中的数据落库。