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（1）何为一致性？

• 1、定义：

  • 指系统中各节点数据保持一致。
    • 分布式系统中，可以理解为多个节点中的数据是一致的。

• 2、分类：

  • 强一致性：写进去的数据是什么，读出来的数据就是什么。
  • 弱一致性：只保证到某个时间级别后，数据能达到一致。
    • 最终一致性：在某个时间点后数据会达到一致。

（2）Redis与数据库如何保证一致性？/Redis一致性问题？

• 1、先删除缓存，再更新数据库；
• 2、先更新数据库，再删除缓存；
• 3、先更新缓存，再更新数据库；
• 4、先更新数据库，再更新缓存；

（3）更新缓存和删除缓存如何选择？

• 更新缓存：
  • 使用场景：数据使用较为频繁 。
• 删除缓存：
  • 使用场景：数据使用频率不高。

（4）先删除缓存，再更新数据库存在问题？及其解决方案？

• 存在问题：
  • 删除缓存成功，更新数据库失败：导致缓存中的数据被B更新为旧数据。
• 解决方案：
  • 失败重试 + 延时双删：
    • 对于数据库更新失败，加入更新失败重试机制，数据库更新成功后，延时一段时间，再次删除缓存。

（5）先更新数据库，再删除缓存存在问题？及其解决方案？

• 存在问题：
  • 更新数据库成功，删除缓存失败：此时缓存中为旧数据，导致其他线程读取到旧数据。
• 解决方案：
  • 对于删除缓存失败：
    • 订阅binlog：数据库的每一步操作均会写入binlog日志，可以通过监听binlog，实时感知数据变化情况，根据数据变化情况删除redis并添加重试机制，直至redis删除成功。
    • 引入消息队列
      若Redis删除失败，则将Redis key放入消息队列，消费端监听消息队列并删除Redis直至删除成功。

（5）总结

• 数据库更新失败：失败重试，延时双删。
• 缓存删除失败：订阅binlog/引入消息队列。