一、常见同步方案
1. Cache-Aside（旁路缓存）
- 原理：
- 读：先查 Redis，未命中则读 MySQL，回写到 Redis。
- 写：直接写 MySQL，删除 Redis 中对应缓存（或更新）。
- 优点：简单、灵活，适用于大部分场景。
- 缺点：短暂不一致（如删除缓存失败）、缓存穿透/击穿风险。
- 适用场景：读多写少（如用户信息、商品详情），允许短暂不一致的业务。
2. Read/Write Through（穿透读写）
- 原理：
- 读：请求先到缓存，未命中则由缓存层从 MySQL 加载并返回。
- 写：应用直接写缓存，缓存层同步写 MySQL。
- 优点：对应用透明，一致性较好。
- 缺点：需实现缓存层逻辑（如使用支持 Write Through 的缓存库）。
- 适用场景：需要高一致性且缓存层支持自动回写的业务（如金融账户余额）。
3. Write Behind（异步回写）
- 原理：
- 应用直接写 Redis，Redis 异步批量写入 MySQL。
- 优点：高吞吐量，减少数据库压力。
- 缺点：数据丢失风险（缓存宕机）、一致性弱。
- 适用场景：写密集型且允许最终一致性的场景（如日志记录、计数器）。
4. 双写（Double Write）
- 原理：
- 应用同时写 Redis 和 MySQL，依赖事务或重试机制保证原子性。
- 优点：实时性高。
- 缺点：需处理写失败的不一致（如 Redis 成功但 MySQL 失败）。
- 适用场景：对实时性要求高且写操作较少的业务（如配置信息）。
5. 基于 Binlog 的异步同步
- 原理：
- 通过监听 MySQL 的 Binlog（如 Canal、Debezium），解析变更后同步到 Redis。
- 优点：解耦应用层，保证最终一致性。
- 缺点：架构复杂，延迟较高（通常秒级）。
- 适用场景：强一致性要求的业务（如订单状态、库存扣减）。
6. 消息队列异步处理
- 原理：
- 写 MySQL 后发送消息到队列（如 Kafka、RabbitMQ），消费者更新 Redis。
- 优点：解耦、支持削峰填谷。
- 缺点：需容忍延迟，可能因消息堆积导致不一致。
- 适用场景：异步处理高并发写（如社交点赞、评论数更新）。
7. 定时任务同步
- 原理：
- 定时从 MySQL 拉取增量数据，批量更新 Redis。
- 优点：实现简单。
- 缺点：实时性差，可能重复更新。
- 适用场景：对实时性不敏感的数据（如每日排行榜）。
二、场景与方案匹配
| 场景类型 | 推荐方案 | 理由 |
|---|---|---|
| 高并发读，弱一致性 | Cache-Aside + 过期时间 | 简单有效，缓存穿透可通过布隆过滤器或空值缓存优化。 |
| 高并发写，允许最终一致性 | Write Behind 或消息队列 | 降低数据库压力，通过异步保证吞吐量。 |
| 强一致性要求（如金融交易） | Binlog 同步 + 事务机制 | 通过 Binlog 保证数据变更可靠，结合事务避免中间状态。 |
| 读多写少，需高实时性 | 双写 + 分布式锁（或事务） | 确保双写原子性，但需处理异常（如重试补偿）。 |
| 数据更新低频，容忍延迟 | 定时任务同步 | 实现成本低，适合不频繁变更的数据（如商品分类）。 |
| 架构解耦，需高扩展性 | 消息队列 + Binlog 同步 | 结合消息队列的异步处理与 Binlog 的可靠性，适合分布式系统（如电商订单）。 |
三、关键注意事项
- 一致性权衡：强一致性通常牺牲性能，最终一致性需业务容忍延迟。
- 异常处理：
- 双写失败时需设计补偿机制（如重试、告警）。
- Binlog 同步需处理网络中断后的数据追赶。
- 缓存策略：
- 设置合理的过期时间，避免冷数据占用内存。
- 使用分布式锁防止缓存击穿。
- 性能监控：监控 Redis 和 MySQL 的延迟、命中率，动态调整策略。
四、典型案例
- 电商库存：Binlog 同步（强一致性） + 缓存预扣减（Redis 扣减后异步通知 MySQL）。
- 社交动态：消息队列异步更新计数，容忍短暂不一致。
- 用户会话：Cache-Aside + 短过期时间，保证会话信息的实时性。
选择方案时，需综合业务需求、团队技术栈和运维成本，通常混合使用多种策略（如核心数据用 Binlog 同步，非核心数据用 Cache-Aside）。