一，起因
在高并发的业务场景下，大多数情况数据库都是用户并发访问最薄弱的环节。因此，redis就充当了一个缓存手段，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
遇到这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都按照下图的流程来进行业务操作的：
二，解决方案
1，采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。
伪代码如下：
具体的操作步骤：
- 先删除缓存；
- 再写数据库；
- 休眠500毫秒；
- 再次删除缓存。
那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后得写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒。
设置缓存过期时间
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
方案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不
一致，而且又增加了写请求的耗时。
2，异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
技术思路：
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis
- 读Redis：热数据基本都在Redis
- 写MySQL:增删改都是操作MySQL
- 更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis
Redis更新
1）数据操作主要分为两大块：
一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
一个是增量（实时更新）
这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
2）读取binlog后分析，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
其实还可以采用其他第三方工具：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。