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MySQL与Redis数据同步实践与优化

news 来源：原创 2025/6/27 23:01:51

一、数据不一致的典型场景

写入顺序不一致
当业务逻辑需要同时更新数据库和缓存时，若出现"先删缓存后更新DB"或"先更新DB后删缓存"操作失败，会导致缓存与数据库数据版本不一致。
并发读写冲突
高并发场景下可能出现：

线程A更新数据库
线程B读取旧缓存
线程A删除/更新缓存此时缓存中残留旧数据

异步同步延迟
基于消息队列或binlog解析的异步同步方案，在网络波动或系统负载时可能出现同步延迟
缓存穿透/雪崩
恶意请求或突发流量导致：

缓存穿透：大量请求直接访问数据库
缓存雪崩：大量缓存同时过期

// 典型双写示例（问题代码）
public void updateProduct(Product product) {// 先更新数据库productDao.update(product); // 再更新缓存redisTemplate.opsForValue().set(product.getId(), product);
}

二、主流解决方案与Java实现

1. 延迟双删策略

public void updateProductWithDelay(Product product) {// 第一次删除缓存redisTemplate.delete(product.getId());  // 更新数据库productDao.update(product);  // 延迟二次删除（使用异步线程）CompletableFuture.runAsync(() -> {try {Thread.sleep(1000); // 根据业务设置合理延迟redisTemplate.delete(product.getId());} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}});
}

2. 基于Binlog的同步（Canal实现）

架构流程：
MySQL -> Canal Server -> Kafka -> 数据消费服务 -> Redis

// Canal客户端示例
@KafkaListener(topics = "canal_topic")
public void handleMessage(String message) {CanalMessage canalMsg = JSON.parseObject(message, CanalMessage.class);if ("UPDATE".equals(canalMsg.getType())) {canalMsg.getData().forEach(item -> {String key = "product:" + item.get("id");redisTemplate.opsForValue().set(key, item);});}
}

3. 分布式锁保障一致性

public Product getProduct(String id) {String cacheKey = "product:" + id;Product product = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (product == null) {RLock lock = redissonClient.getLock("lock:" + cacheKey);try {lock.lock();// 双重检查锁product = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (product == null) {product = productDao.findById(id);redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product, 30, TimeUnit.MINUTES);}} finally {lock.unlock();}}return product;
}

三、优化实践方案

1. 异步批处理优化

// 使用Guava的批量收集器
@Bean
public BatchProcessor<DataChangeEvent> batchProcessor() {return BatchProcessor.create(events -> {List<RedisCommand> commands = events.stream().map(e -> new RedisCommand("SET", e.getKey(), e.getValue())).collect(Collectors.toList());redisTemplate.executePipelined(commands);},500, // 批量大小100, // 缓冲时间(ms)4    // 并发线程数);
}

2. 熔断降级策略

// 使用Resilience4j实现
CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.ofDefaults("redis");
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.of(100, Duration.ofSeconds(1));public Product getProductSafe(String id) {return Decorators.ofSupplier(() -> getProduct(id)).withCircuitBreaker(circuitBreaker).withRateLimiter(rateLimiter).withFallback(Exception.class, e -> productDao.findById(id)).get();
}

3. 数据版本控制

// 添加版本号字段
@Data
public class Product {private Long id;private String name;private Long version; // 数据版本
}// 更新时校验版本
public boolean updateWithVersion(Product product) {String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +"redis.call('set', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end";Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class),Collections.singletonList("product:" + product.getId()),String.valueOf(product.getVersion() - 1),product.toString());return result == 1;
}

四、监控指标体系建设

关键监控指标：
- 同步延迟时间（Redis_Last_Update - DB_Update_Time）
- 缓存命中率（keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses)）
- 同步失败率（failed_sync_count / total_sync_count）
日志追踪方案：

// 使用MDC实现请求链路追踪
public Product getProduct(String id) {MDC.put("traceId", UUID.randomUUID().toString());try {// 业务逻辑} finally {MDC.clear();}
}

五、总结与展望

通过组合使用延迟双删、binlog同步、分布式锁等方案，可构建不同一致性级别的同步系统。建议根据业务场景选择：

强一致性场景：分布式锁 + 同步双写
最终一致性场景：Canal + 消息队列
高性能场景：多级缓存 + 异步批处理

MySQL与Redis数据同步实践与优化

一、数据不一致的典型场景写入顺序不一致当业务逻辑需要同时更新数据库和缓存时，若出现"先删缓存后更新DB"或"先更新DB后删缓存"操作失败，会导致缓存与数据库数据版本不一致。并发读写冲突高并发场景下可能出现： …...

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