mic112

今天分享一道一线互联网公司高频面试题。
“Redis和Mysql如何保证数据一致性”。
这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员,难的不是问题本身,而是解决这个问题的思维模式。
下面来看看普通人和高手对于这个问题的回答。

普通人:

嗯....

Redis和Mysql的数据一致性保证是吧?我想想。

嗯 , 就是,Mysql的数据发生变化以后,可以同步修改Redis里面的数据。

高手:

一般情况下,Redis用来实现应用和数据库之间读操作的缓存层,主要目的是减少数据库IO,还可以提升数据的IO性能。

这是它的整体架构。

当应用程序需要去读取某个数据的时候,首先会先尝试去Redis里面加载,如果命中就直接返回。如果没有命中,就从数据库查询,查询到数据后再把这个数据缓存到Redis里面。

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在这样一个架构中,会出现一个问题,就是一份数据,同时保存在数据库和Redis里面,当数据发生变化的时候,需要同时更新Redis和Mysql,由于更新是有先后顺序的,并且它不像Mysql中的多表事务操作,可以满足ACID特性。所以就会出现数据一致性问题。

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在这种情况下,能够选择的方法只有几种。

  1. 先更新数据库,再更新缓存
  2. 先删除缓存,再更新数据库

如果先更新数据库,再更新缓存,如果缓存更新失败,就会导致数据库和Redis中的数据不一致。

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如果是先删除缓存,再更新数据库,理想情况是应用下次访问Redis的时候,发现Redis里面的数据是空的,就从数据库加载保存到Redis里面,那么数据是一致的。但是在极端情况下,由于删除Redis和更新数据库这两个操作并不是原子的,所以这个过程如果有其他线程来访问,还是会存在数据不一致问题。

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所以,如果需要在极端情况下仍然保证Redis和Mysql的数据一致性,就只能采用最终一致性方案。

比如基于RocketMQ的可靠性消息通信,来实现最终一致性。

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还可以直接通过Canal组件,监控Mysql中binlog的日志,把更新后的数据同步到Redis里面。

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因为这里是基于最终一致性来实现的,如果业务场景不能接受数据的短期不一致性,那就不能使用这个方案来做。

以上就是我对这个问题的理解。

总结

在面试的时候,面试官喜欢问各种没有场景化的纯粹的技术问题,比如说:“你这个最终一致性方案”还是会存在数据不一致的问题啊?那怎么解决?

先不用慌,技术是为业务服务的,所以不同的业务场景,对于技术的选择和方案的设计都是不同的,所以这个时候,可以反问面试官,具体的业务场景是什么?

一定要知道的是,一个技术方案不可能cover住所有的场景,明白了吗?

本期的普通人VS高手面试系列就到这里结束了,喜欢的朋友记得点赞收藏。

另外,最近从评论区收到的面试问题,都有点太泛了,比如:说一下mongoDB啊,说一下kafka啊、说一下并发啊,这些问题都是要几个小时才能彻底说清楚,建议大家提具体一点的问题。

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