一文彻底搞懂 Redis 缓存与数据库一致性

在解释Redis缓存与数据库的一致性问题时，通常指的是在多个系统或服务访问同一数据时，保持缓存数据与数据库中数据的一致性。以下是一些常见的一致性问题及其解决方案：

1. 缓存击穿：缓存失效时大量请求直接打到数据库，可以使用布隆过滤器或缓存空值。
2. 缓存雪崩：大量缓存同时失效，请求全部打到数据库，可以设置缓存的过期时间分散开。
3. 读写一致性：更新数据库后必须更新缓存，否则可能读取到过期数据。
4. 分布式一致性：在分布式系统中更新数据库后，需要通过消息队列同步更新其他节点的缓存。

示例代码（伪代码）：

# 更新数据库
def update_db(key, value):
    # 连接数据库，执行更新操作
    pass
 
# 更新缓存
def update_cache(key, value):
    # 连接Redis，设置键值对
    pass
 
# 更新数据库并更新缓存
def update_data(key, value):
    update_db(key, value)  # 更新数据库
    update_cache(key, value)  # 更新缓存
 
# 删除缓存并更新数据库
def delete_data(key):
    # 删除数据库中的数据
    update_db(key, None)
    # 删除Redis缓存
    update_cache(key, None)
 
# 示例：执行更新操作
update_data('user:1', {'name': 'Alice', 'age': 30})
# 示例：执行删除操作
delete_data('user:1')

在实际应用中，还需要考虑如何处理缓存的缓冲时间（expiration delay）、缓存的淘汰策略（replacement policy）、一致性的级别（如最终一致性还是强一致性），以及如何处理并发更新问题等。