Redis和数据库一致性又称为“双写一致性”，在分布式系统中，由于多个节点之间的并发读写操作，可能导致数据不一致的情况发生。本文将着重介绍如何通过使用Redis与数据库相结合的方案来实现数据一致性。
数据不一致产生的原因：
首先，读取数据时都是先查询Redis，命中则直接返回，未命中则先查询数据库，再写入缓存并设定超时时间，因此不会有问题；
在修改数据时会出现以下问题：
1.先删除缓存再修改数据库
线程A先删除缓存，线程B读取缓存为空，然后读数据库并把数据加入缓存，线程A再修改数据库，此时缓存的是脏数据
2.先修改数据库再删除缓存
线程A先读取缓存为空然后查询数据库，线程B修改数据库后删除缓存，线程A把线程B修改前查询到的数据更新到缓存，此时缓存也是脏数据
解决方案：
延迟双删：
删除缓存、修改数据库后经过一定时间的延迟再删除缓存，让主数据库同步数据到从数据库。延迟双删不好控制延迟的时间，而且还会延迟的过程中可能会出现脏数据。
读写锁（强一致）：
使用Redisson实现读写锁，在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥。当我们更新数据的时候，添加排他锁，它是读写，读读都互斥，这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。这里面需要注意的是读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。
异步通知（延时一致）：
1、使用RabbitMQ中间件，在数据发生更新后发一条消息到MQ，缓存服务监听MQ消息更新缓存。由于消息需要经过MQ，会有一定的延迟，所以是延时一致。
2、采用的阿里的canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，部署一个canal服务。canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点，当mysql数据更新以后，canal会读取binlog数据，然后在通过canal的客户端获取到数据，更新缓存即可。
方案比较和选择：
- 强一致性 vs 延时一致性：根据业务需求选择合适的数据一致性方案，权衡一致性级别和性能开销。
- 性能和可靠性权衡：评估不同方案在性能和可靠性方面的特点，并根据需求做出选择。
- 根据业务需求选择方案：考虑业务的实际需求，例如数据更新的频率、对数据实时性的要求以及系统的可扩展性。
