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Redis一致性
何为redis一致性
即在项目中，redis缓存中的数据要与数据库当中的数据保持一致。
那么这里，就会有小伙伴要问了，redis缓存中的数据不就是从数据库当中查询出来的吗？怎么会不一致呢？
笔者在这里解答一下这个问题嘿嘿，在简单项目中，redis一致性确实不用太过考虑，可是在高并发的项目中，就必须考虑redis的一致性了，举个很简单的例子，比如某平台发起了一个1元抢iphone15的活动，总共只有一台，但却又数万人守在电脑面前跃跃欲试。我们来设想一下，假如成功抢到的那个用户，点击抢购按钮后，是不是redis缓存中的手机数量就给删除了，就没得抢了嘛，然后后台数据库也要进行更新，将可以秒杀的手机数量变为0是不是？
但我们在现实开发过程中，必须要考虑一个很现实的问题：网络波动
我们假设在第一个用户点下抢购按钮，也的确将redis缓存中的秒杀手机这一数据给删除了，但是在将redis的数据更新到数据库这一过程中，产生了网络波动，导致更新操作一直未完成。就在这个网络波动的时间段内，又有一个用户点击了抢购按钮，此时他的请求发到服务器后，服务器发现redis缓存没有秒杀手机数量的数据，于是便会去查询数据库，但此时数据库中的数据并未更新，可供秒杀的手机数量仍然为1，便将这个数据返回给redis，并且这个用户也会显示抢购成功。虽然后面网络波动结束，数据库成功更新了，不会再有任何用户秒杀到手机，但明明只有一台的名额，却有两个用户秒杀到了，这个明显是有问题的，这也就是redis一致性要解决的。
为什么会有redis一致性
在微服务分布式项目中，可能存在数据库更新了，但redis未更新，从而使得客户端所得到的数据（客户端数据从redis缓存当中获取），与后台实际数据库当中的数据不一致的问题。即当高并发的情况下，存在多个用户同时发起一个请求，都需要查询redis中的数据。
上述也有举例，大家可以结合起来理解。
双删一致性
现在我们再假设一个业务场景:
图灵解读:现在有两个线程，分别为线程1和线程2，首先线程1对redis缓存中的数据进行删除，并对数据库进行对应的更新，但由于网络延迟，数据库并未及时更新；与此同时，在网络延迟的时间中，线程2想从redis中查询数据，但由于线程1删除了redis缓存中的数据，所以便会向数据库直接查询，但由于网络延迟，线程1发起的数据库更新操作还未实现，故此时线程2通过redis从数据库中查询到的数据为旧数据，并此旧数据还会存储在redis中，当线程1更新数据库的操作完成之后，此时redis缓存中的数据便与数据库中的数据完全不一致了，并当后续更多线程来查询数据时，也都是会从redis中查询到旧数据
解决方案（双删一致性流程）:
即在上述的业务的场景中，我们在线程一对数据的更新操作完成了之后，将当前redis缓存中的数据进行一个删除，这样后续的查询请求便会直接查询数据库当中的最新数据，并将最新的数据存入redis缓存中;因为一共删除了两次数据，即线程1删除了一次，并且线程1对数据库的更新操作执行完成之后，又删除了一次redis，故叫做双删一致性
双删一致性注意点:
在第二次删除的时候，我们需要延迟几百毫秒再进行删除。原因:避免因为线程2将数据库中的老数据放入到redis这一过程产生延迟，导致线程1的第二次删除redis缓存这一操作发生在线程2将老数据放入redis之前，导致redis中仍旧保存的是数据库中到的老数据
双写一致性
流程：
先操作数据库，再删除redis;即数据库中的数据发生了更新后，redis缓存中的数据也要进行一致的更新
如何实现：
方案:如果对实际业务的影响不大，则不管；如果对实际业务有较大影响，则可通过双删来处理
分布式锁
定义
单体项目实现分布式锁:在单进程（启动一个jvm）的系统中，当存在多个线程可以同时改变某个变量（可变共享变量）时，就需要对变量或代码块做同步，使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。而同步的本质是通过锁来实现的;即多个线程共用一把锁，锁只能被一个线程使用，其余线程只能排队等待使用。
基于数据库操作
乐观锁
定义
乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回给用户错误的信息，让用户决定如何去做
如何使用
表中添加一个时间戳或者版本号的字段来实现，update account set version = version + 1 where id = #{id} and version = #{oldVersion} 当更新不成功，客户端重试，重新读取最新的版本号或时间戳，再次尝试更新，类似 CAS 机制，推荐使用。
悲观锁
定义
假设在并发的情况下，数据处理很容易发生冲突。为了保证数据的一致性和完整性，故每次在读写数据的时候都会先加锁
如何使用
适合于写比较多的操作，先加上锁保证数据的完整和一致性，其余进程等待即可，通过悲观锁锁上，业务需求的强一致性较高，则可以通过悲观锁先锁上，然后一个进程一个进程的进行数据的操作
基于redis缓存与过期时间
redisson执行流程
图文解读
多个线程竞争一个锁，最终只能有一个线程获取到这个锁。通过uuid与线程id作为加锁的key，保证当前锁与当前线程的正确绑定,在线程进行业务处理的时候，内部会有一个watch dog，也就是常说的看门狗机制，它会每隔10s去看一下该线程是否还持有锁，如果还持有的话，则延迟生存时间，给锁进行续命，如果redis进行了集群的话，还会通过lua脚本来进行redis的选择；如果没有获取锁，则会进行自旋，直到成功获取锁
面试重点题
当redis使用集群时，如果主节点master挂了，如何保持数据的一致性？
答：通过redisson提供的red lock来进行解决，red lock功能:针对redis中的所有节点进行同步，所有节点同步成功后，才会返回锁存储成功，从而达成强一致性。
基于zookeeper临时节点与watch
公平锁
非公平锁
根据Zookeeper的临时节点的特性实现分布式锁，先执行的线程在zookeeper创建一个临时节点，代表获取到锁，后执行的线程需要等待，直到临时节点被删除说明锁被释放，第二个线程可以尝试获取锁。
写在最后:
本篇文章给大家介绍了些redis一致性的知识点，希望能够给大家带来帮助。笔者小，中，大厂均有面试经验，目前正在从事全栈开发工作，坚持每日分享java全栈开发知识与相关的面试真题，希望能够给大家带来帮助，同大家共同进步。
