1.基于应用层的双写

在应用层同时对 MySQL 和 Redis 进行写操作是最直接的方法。每次更新 MySQL 数据时，应用层会同步更新 Redis 缓存。

实现思路：

• 在更新 MySQL 数据后，立即更新 Redis 中对应的数据。
• 使用事务或分布式锁确保操作的原子性。

优点：

• 实现简单，逻辑清晰。
• 数据一致性较高。

缺点：在高并发场景下，事务和锁可能导致性能瓶颈。

2.基于消息队列的异步同步

通过消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）实现 MySQL 和 Redis 的异步数据同步。

实现思路：

• 当 MySQL 数据发生变化时，将变更事件发送到消息队列。
• 消费者从队列中读取消息，并更新 Redis 缓存。

优点：

• 解耦 MySQL 和 Redis 的直接依赖，提高系统的可扩展性。
• 异步处理降低了系统的响应时间。

缺点：实现复杂度较高，需要维护消息队列的稳定性和数据一致性。

3.基于数据库触发器

在 MySQL 中创建触发器，当数据发生变化时自动同步到 Redis。

实现思路：在 MySQL 中创建触发器，当表数据发生插入、更新或删除操作时，触发器调用外部脚本或直接执行 Redis 命令。

优点：减少应用层的负担，自动化程度高。

缺点：可能引入额外的性能开销，且对数据库的扩展性有一定限制。

4.延迟双删策略

通过延迟删除缓存的方式解决数据不一致问题。

实现思路：

1. 更新 MySQL 数据前，先删除 Redis 中的对应数据。
2. 等待一段时间，确保 MySQL 主从同步完成。
3. 再次删除 Redis 中的数据，后续的读操作会重新从 MySQL 加载数据并更新缓存。

优点：有效避免数据不一致问题。

缺点：延迟时间难以精确控制，可能影响性能。

5.使用分布式事务

通过分布式事务（如两阶段提交）确保 MySQL 和 Redis 的操作原子性。

实现思路：使用分布式事务管理器，将 MySQL 和 Redis 的操作包裹在同一个事务中。

优点：强一致性保证，适用于对数据一致性要求极高的场景。

缺点：性能损耗较大，存在单点故障风险。

6.最终一致性策略

允许在一定时间内数据存在短暂不一致，通过异步通知或消息队列确保最终一致性。

实现思路：数据变更时发送消息到消息队列，由消费者异步更新 Redis。

优点：系统性能较高，适合对实时性要求不高的场景。

缺点：数据可能存在短暂的不一致。