如何保证Redis与MySQL的数据一致性

首先是直接操作数据库和Redis，一共有六种常见的方式，它们实现简单，但可能在高并发场景中面临一致性问题，且影响系统性能。前三种相对不好，后三种相对较好。

第一种是先写MySQL，再写Redis，这种方式存在较大风险，尤其是Redis更新失败时，缓存与数据库数据不一致。

第二种是先写Redis，再写MySQL，这种方案虽然提高了性能，但存在数据丢失的风险，尤其是在Redis出现故障或丢失数据时，可能导致数据不一致。

第三种是先删除Redis，再写MySQL，虽然一定程度上避免了缓存数据不一致的问题，但会影响性能，因为每次更新都需要重建缓存，同时也无法保证缓存更新及时性，尤其是在高并发情况下。

第四种是先删除Redis，再写MySQL，再删除Redis，这种方案会影响性能，尤其是在高负载环境中频繁操作缓存和数据库时。

第五种是先写MySQL，再删除Redis，虽然保证了数据库一致性，但可能会出现缓存未及时更新的情况，导致短时间内缓存数据过期，影响系统的响应速度。

第六种是通过Binlog异步更新Redis，这种方案保证了高一致性，并且由于是异步的，可以较少地影响性能，适合对一致性要求较高的场景。

然后是使用Redis + Kafka实现缓存与数据库的一致性，在写入数据时，可以将操作信息发送到Kafka等消息队列，然后由消费者（可以是一个专门的服务）来处理数据库和缓存的同步。这种方案通过消息队列解耦了数据库和缓存的操作，确保两者的一致性。Kafka的可靠性保证了消息不丢失，因此可以保障一致性，但需要额外的基础设施来管理消息队列。

其次是使用Redis + TCC事务管理，TCC（Try-Confirm-Cancel）事务模型适用于分布式事务管理。在写入Redis和MySQL时，可以先在Redis进行预写操作（Try），然后确认MySQL的数据更新（Confirm），如果遇到失败，可以取消Redis的操作（Cancel）。这种方式通过分布式事务的处理，能够确保两者一致性，但需要额外的事务管理中间件，增加系统复杂度。

最后是使用分布式数据库中间件（如Sentinel, Canal等），Redis的高可用架构可以借助Sentinel实现主从复制，保证缓存的高可用性和一致性。与此同时，Canal可以作为MySQL的增量数据订阅工具，实时同步数据库变更到Redis缓存。通过这种方式，可以实现高效的数据一致性保障，但配置和维护较为复杂。