Redis 与 MySQL 数据最终一致性方案
Redis 与 MySQL 数据最终一致性方案
目录
问题背景
为什么需要解决一致性？
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 高并发读场景 │ │ │ │ 用户请求 ──▶ Redis缓存(命中) ──▶ 直接返回 ──▶ 性能极高 ✅ │ │ │ │ 问题：如果 Redis 和 MySQL 数据不一致？ │ │ 结果：用户看到的是过期/错误数据 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
常见的缓存一致性问题
| 问题 | 描述 | 场景 |
|---|---|---|
| 缓存穿透 | 查询不存在的数据，每次都击穿到DB | 恶意攻击/不存在的数据 |
| 缓存击穿 | 热点key过期瞬间，大量请求击穿到DB | 爆款商品/热点数据 |
| 缓存雪崩 | 大量key同时过期，请求击穿到DB | 批量设置过期时间 |
| 双写不一致 | DB和Redis同时更新，数据不一致 | 并发更新/异步延迟 |
一致性方案概述
12306 项目的解决方案
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 写入操作 │ │ │ │ 业务操作 ──▶ 写 MySQL ──▶ 不直接写 Redis │ │ │ │ │ ▼ │ │ 由 Binlog 驱动异步同步 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 读取操作 │ │ │ │ 读请求 ──▶ 查询 Redis ──▶ 命中直接返回 │ │ │ │ │ │ 未命中 │ │ ▼ │ │ 查询 MySQL ──▶ 回填 Redis ──▶ 返回 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
方案选择依据
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 同步双写 | 实时性高 | 性能损耗大，可能不一致 | 低并发业务 |
| 延迟双删 | 实现简单 | 删除时机难把握 | 允许短暂不一致 |
| Canal+MQ | 解耦、可靠、可重试 | 引入额外组件，有延迟 | 高并发业务 ✅ |
| 订阅Binlog | 实时性较好 | 复杂度高 | 高一致性要求 |
12306 选择了 Canal + RocketMQ 方案，因为：
- 不影响主流程性能
- MQ 保证消息可靠送达
- 消费端可重复消费
- 适合高并发场景
Canal + MQ 异步同步架构
整体架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ MySQL │ │ │ │ INSERT/UPDATE/DELETE ──▶ Binlog 日志 │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ Canal │ (模拟 MySQL 主从复制协议) │ │ │ 解析 Binlog │ │ │ └───────┬────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ RocketMQ │ (异步消息队列) │ │ │ 主题: canal │ │ │ └───────┬────────┘ │ │ │ │ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 余票缓存更新 │ │订单 缓存更新 │ │ 其他缓存更新 │ │ │ │ Handler │ │ Handler │ │ Handler │ │ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ Redis Redis Redis │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
消息流转流程
1. 业务代码执行 SQL: UPDATE t_seat SET seat_status = 1 WHERE id = 123
2. MySQL 写入 Binlog:
+----------------+------------------+----------+
| table | type | old_data | new_data
+----------------+------------------+----------+
| t_seat | UPDATE | {seat_status: 0} | {seat_status: 1}
+----------------+------------------+----------+
3. Canal 模拟从库，解析 Binlog，发送到 MQ:
Topic: index12306_canal_ticket-service_common-sync_topic
Message: CanalBinlogEvent {
table: "t_seat",
type: "UPDATE",
data: [...],
old: [...]
}
4. CanalCommonSyncBinlogConsumer 消费消息:
- 根据 table 名称路由到对应 Handler
- 每个 Handler 执行具体的缓存更新逻辑
5. Handler 执行 Redis 操作:
- TicketAvailabilityCacheUpdateHandler: 更新余票缓存
- OrderCloseCacheAndTokenUpdateHandler: 订单关闭后置处理
核心组件详解
1. CanalCommonSyncBinlogConsumer
职责：监听 Canal Binlog 消息，根据表名路由到对应的 Handler。
@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
@RocketMQMessageListener(
topic = TicketRocketMQConstant.CANAL_COMMON_SYNC_TOPIC_KEY,
consumerGroup = TicketRocketMQConstant.CANAL_COMMON_SYNC_CG_KEY
)
public class CanalCommonSyncBinlogConsumer implements RocketMQListener<CanalBinlogEvent> {
private final AbstractStrategyChoose abstractStrategyChoose;
@Value("${ticket.availability.cache-update.type:}")
private String ticketAvailabilityCacheUpdateType;
@Idempotent(...) // MQ 消费幂等
@Override
public void onMessage(CanalBinlogEvent message) {
// 过滤非 UPDATE 操作和未开启 binlog 模式的场景
if (message.getIsDdl()
|| CollUtil.isEmpty(message.getOld())
|| !Objects.equals("UPDATE", message.getType())
|| !StrUtil.equals(ticketAvailabilityCacheUpdateType, "binlog")) {
return;
}
// 根据表名路由到对应的 Handler
abstractStrategyChoose.chooseAndExecute(
message.getTable(),
message,
CanalExecuteStrategyMarkEnum.isPatternMatch(message.getTable())
);
}
}
@Slf4j @Component @RequiredArgsConstructor @RocketMQMessageListener( topic = TicketRocketMQConstant.CANAL_COMMON_SYNC_TOPIC_KEY, consumerGroup = TicketRocketMQConstant.CANAL_COMMON_SYNC_CG_KEY ) public class CanalCommonSyncBinlogConsumer implements RocketMQListener<CanalBinlogEvent> { private final AbstractStrategyChoose abstractStrategyChoose; @Value("${ticket.availability.cache-update.type:}") private String ticketAvailabilityCacheUpdateType; @Idempotent(...) // MQ 消费幂等 @Override public void onMessage(CanalBinlogEvent message) { // 过滤非 UPDATE 操作和未开启 binlog 模式的场景 if (message.getIsDdl() || CollUtil.isEmpty(message.getOld()) || !Objects.equals("UPDATE", message.getType()) || !StrUtil.equals(ticketAvailabilityCacheUpdateType, "binlog")) { return; } // 根据表名路由到对应的 Handler abstractStrategyChoose.chooseAndExecute( message.getTable(), message, CanalExecuteStrategyMarkEnum.isPatternMatch(message.getTable()) ); } }
路由机制：
// 使用策略模式，根据表名选择对应的 Handler
abstractStrategyChoose.chooseAndExecute(tableName, message, matchMark);
// 例如：
// t_seat ──▶ TicketAvailabilityCacheUpdateHandler
// t_order ──▶ OrderCloseCacheAndTokenUpdateHandler// 使用策略模式，根据表名选择对应的 Handler abstractStrategyChoose.chooseAndExecute(tableName, message, matchMark); // 例如： // t_seat ──▶ TicketAvailabilityCacheUpdateHandler // t_order ──▶ OrderCloseCacheAndTokenUpdateHandler
2. TicketAvailabilityCacheUpdateHandler
职责：处理 t_seat 表变更，更新 Redis 中的余票缓存。
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class TicketAvailabilityCacheUpdateHandler implements AbstractExecuteStrategy<CanalBinlogEvent, Void> {
private final DistributedCache distributedCache;
@Override
public void execute(CanalBinlogEvent message) {
List<Map<String, Object>> messageDataList = new ArrayList<>();
List<Map<String, Object>> actualOldDataList = new ArrayList<>();
// 遍历 Binlog 数据，筛选状态变更的记录
for (int i = 0; i < message.getOld().size(); i++) {
Map<String, Object> oldDataMap = message.getOld().get(i);
if (oldDataMap.get("seat_status") != null) {
Map<String, Object> currentDataMap = message.getData().get(i);
// 只处理: 可用↔不可用 之间的转换
if (StrUtil.equalsAny(currentDataMap.get("seat_status").toString(),
String.valueOf(SeatStatusEnum.AVAILABLE.getCode()),
String.valueOf(SeatStatusEnum.LOCKED.getCode()))) {
actualOldDataList.add(oldDataMap);
messageDataList.add(currentDataMap);
}
}
}
if (CollUtil.isEmpty(messageDataList)) {
return;
}
// 聚合相同 key 的变更
Map<String, Map<Integer, Integer>> cacheChangeKeyMap = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < messageDataList.size(); i++) {
Map<String, Object> each = messageDataList.get(i);
Map<String, Object> actualOldData = actualOldDataList.get(i);
String seatStatus = actualOldData.get("seat_status").toString();
// seat_status: 0=已购, 1=可用, 2=锁定
// 状态从"已购"变为"可用/锁定" → 余票 +1
// 状态从"可用/锁定"变为"已购" → 余票 -1
int increment = Objects.equals(seatStatus, "0") ? -1 : 1;
String trainId = each.get("train_id").toString();
String hashCacheKey = TRAIN_STATION_REMAINING_TICKET + trainId + "_"
+ each.get("start_station") + "_" + each.get("end_station");
Integer seatType = Integer.parseInt(each.get("seat_type").toString());
Integer num = seatTypeMap.get(seatType);
seatTypeMap.put(seatType, num == null ? increment : num + increment);
cacheChangeKeyMap.put(hashCacheKey, seatTypeMap);
}
// Redis HINCRBY 原子递增/递减
StringRedisTemplate instance = (StringRedisTemplate) distributedCache.getInstance();
cacheChangeKeyMap.forEach((cacheKey, cacheVal) ->
cacheVal.forEach((seatType, num) ->
instance.opsForHash().increment(cacheKey, String.valueOf(seatType), num)
)
);
}
}3. OrderCloseCacheAndTokenUpdateHandler
职责：处理 t_order 表变更，当订单关闭/取消时，回滚余票和令牌桶。
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class OrderCloseCacheAndTokenUpdateHandler implements AbstractExecuteStrategy<CanalBinlogEvent, Void> {
private final TicketOrderRemoteService ticketOrderRemoteService;
private final SeatService seatService;
private final TicketAvailabilityTokenBucket ticketAvailabilityTokenBucket;
@Override
public void execute(CanalBinlogEvent message) {
// 只处理 status=30 (订单关闭) 的记录
List<Map<String, Object>> messageDataList = message.getData().stream()
.filter(each -> each.get("status") != null)
.filter(each -> Objects.equals(each.get("status"), "30"))
.toList();
if (CollUtil.isEmpty(messageDataList)) {
return;
}
for (Map<String, Object> each : messageDataList) {
String orderSn = each.get("order_sn").toString();
Result<TicketOrderDetailRespDTO> orderDetailResult =
ticketOrderRemoteService.queryTicketOrderByOrderSn(orderSn);
if (orderDetailResult.isSuccess() && orderDetailResult.getData() != null) {
TicketOrderDetailRespDTO orderDetail = orderDetailResult.getData();
// 1. 回滚座位状态 (锁定 → 可用)
seatService.unlock(
String.valueOf(orderDetail.getTrainId()),
orderDetail.getDeparture(),
orderDetail.getArrival(),
BeanUtil.convert(orderDetail.getPassengerDetails(),
TrainPurchaseTicketRespDTO.class)
);
// 2. 回滚令牌桶
ticketAvailabilityTokenBucket.rollbackInBucket(orderDetail);
}
}
}
}职责：消费延时消息，处理订单超时未支付的关闭逻辑。
@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
@RocketMQMessageListener(
topic = TicketRocketMQConstant.ORDER_DELAY_CLOSE_TOPIC_KEY,
selectorExpression = TicketRocketMQConstant.ORDER_DELAY_CLOSE_TAG_KEY,
consumerGroup = TicketRocketMQConstant.TICKET_DELAY_CLOSE_CG_KEY
)
public class DelayCloseOrderConsumer implements RocketMQListener<MessageWrapper<DelayCloseOrderEvent>> {
@Idempotent(...) // MQ 消费幂等
@Override
public void onMessage(MessageWrapper<DelayCloseOrderEvent> delayCloseOrderEventMessageWrapper) {
DelayCloseOrderEvent delayCloseOrderEvent = delayCloseOrderEventMessageWrapper.getMessage();
String orderSn = delayCloseOrderEvent.getOrderSn();
// 1. 关闭订单
Result<Boolean> closedTickOrder = ticketOrderRemoteService.closeTickOrder(
new CancelTicketOrderReqDTO(orderSn));
if (closedTickOrder.isSuccess() && !StrUtil.equals(ticketAvailabilityCacheUpdateType, "binlog")) {
if (!closedTickOrder.getData()) {
log.info("[延迟关闭订单] 订单号：{} 用户已支付订单", orderSn);
return; // 用户已支付，无需处理
}
// 2. 回滚座位状态
seatService.unlock(trainId, departure, arrival, trainPurchaseTicketResults);
// 3. 回滚 Redis 余票缓存
StringRedisTemplate stringRedisTemplate = (StringRedisTemplate) distributedCache.getInstance();
Map<Integer, List<TrainPurchaseTicketRespDTO>> seatTypeMap = ...
routeDTOList.forEach(each -> {
seatTypeMap.forEach((seatType, list) -> {
stringRedisTemplate.opsForHash()
.increment(TRAIN_STATION_REMAINING_TICKET + keySuffix, String.valueOf(seatType), list.size());
});
});
// 4. 回滚令牌桶
ticketAvailabilityTokenBucket.rollbackInBucket(ticketOrderDetail);
}
}
}代码实现分析
Binlog 消息结构
ublic class CanalBinlogEvent {
private String table; // 表名: t_seat, t_order
private String type; // 操作类型: INSERT, UPDATE, DELETE
private List<Map<String, Object>> data; // 变更后的数据
private List<Map<String, Object>> old; // 变更前的数据
private Boolean isDdl; // 是否是 DDL 操作
}Redis Hash 结构设计
# Key 格式: train_station_remaining_ticket_{trainId}_{出发站}_{到达站}
# Field: 座位类型 (seat_type)
# Value: 余票数量
Key: train_station_remaining_ticket_G202_北京_上海
│
├─ Field: "1" (一等座) → Value: "100"
├─ Field: "2" (二等座) → Value: "200"
└─ Field: "3" (商务座) → Value: "50"
# Key 格式: train_station_remaining_ticket_{trainId}_{出发站}_{到达站} # Field: 座位类型 (seat_type) # Value: 余票数量 Key: train_station_remaining_ticket_G202_北京_上海 │ ├─ Field: "1" (一等座) → Value: "100" ├─ Field: "2" (二等座) → Value: "200" └─ Field: "3" (商务座) → Value: "50"
原子操作: HINCRBY
// 使用 Redis HINCRBY 保证原子性
// 座位从"已购"变为"可用": HINCRBY key seat_type +1
// 座位从"可用"变为"已购": HINCRBY key seat_type -1
instance.opsForHash().increment(cacheKey, String.valueOf(seatType), increment);
// 使用 Redis HINCRBY 保证原子性 // 座位从"已购"变为"可用": HINCRBY key seat_type +1 // 座位从"可用"变为"已购": HINCRBY key seat_type -1 instance.opsForHash().increment(cacheKey, String.valueOf(seatType), increment);
两种更新模式对比
配置项
# application.yml
ticket:
availability:
cache-update:
type: binlog # 空=sync同步模式, binlog=异步模式
Sync 同步模式
业务流程: 1. 更新 MySQL 2. 同步更新 Redis 3. 返回成功 问题: - 如果 Redis 更新失败，整个事务回滚？ - 还是忽略 Redis 失败继续提交？ - 选择忽略的话，又变成不一致了
// 同步模式代码路径: DelayCloseOrderConsumer 第96行
if (closedTickOrder.isSuccess() && !StrUtil.equals(ticketAvailabilityCacheUpdateType, "binlog")) {
// 只有非 binlog 模式时才在这里更新缓存
// binlog 模式下由 CanalCommonSyncBinlogConsumer 异步处理
}
Binlog 异步模式 (推荐)
业务流程:
1. 更新 MySQL
2. 提交事务
3. Canal 解析 Binlog
4. 发送 MQ 消息
5. 消费者更新 Redis
优点:
- 不影响主流程性能
- 由 MQ 保证消息可靠送达
- 消费者可重试，可幂等
- 即使 Redis 暂时不可用，消息积压后恢复继续处理
缺点:
- 有短暂延迟 (秒级)
- 引入额外组件 (Canal, RocketMQ)
性能对比
| 指标 | Sync 同步模式 | Binlog 异步模式 |
|---|---|---|
| 写入延迟 | 高 (等待 Redis) | 低 (只等 MySQL) |
| Redis 失败影响 | 可能导致业务失败 | 无影响，异步重试 |
| 数据一致性 | 强一致 | 最终一致 |
| 复杂度 | 低 | 中 |
| 适用场景 | 低并发 | 高并发 ✅ |
幂等保证机制
为什么需要幂等？
问题场景: 消费者处理成功后，回应 MQ 时网络中断
结果: MQ 以为消费失败，会重新投递消息
如果没有幂等: 消息会被重复消费，导致数据重复更新
12306 的幂等实现
// DelayCloseOrderConsumer @Idempotent( uniqueKeyPrefix = "index12306-ticket:delay_close_order:", key = "#delayCloseOrderEventMessageWrapper.getKeys()" + "+'_'" + "#delayCloseOrderEventMessageWrapper.hashCode()", type = IdempotentTypeEnum.SPEL, scene = IdempotentSceneEnum.MQ, keyTimeout = 7200L // 2小时超时 ) @Override public void onMessage(MessageWrapper<DelayCloseOrderEvent> delayCloseOrderEventMessageWrapper) { // ... }
幂等 Key 生成逻辑
Key = "index12306-ticket:delay_close_order:" + orderSn + "_" + hashCode 例如: "index12306-ticket:delay_close_order:ORDER123456_12345678" 处理流程: 1. 第一次消费: SETNX key成功 → 执行业务 → SET key=result 2. 第二次消费: SETNX key失败 → 直接返回上次结果
CanalCommonSyncBinlogConsumer 幂等
// DelayCloseOrderConsumer
@Idempotent(
uniqueKeyPrefix = "index12306-ticket:delay_close_order:",
key = "#delayCloseOrderEventMessageWrapper.getKeys()"
+ "+'_'"
+ "#delayCloseOrderEventMessageWrapper.hashCode()",
type = IdempotentTypeEnum.SPEL,
scene = IdempotentSceneEnum.MQ,
keyTimeout = 7200L // 2小时超时
)
@Override
public void onMessage(MessageWrapper<DelayCloseOrderEvent> delayCloseOrderEventMessageWrapper) {
// ...
}
常见问题与解决方案
问题1: Binlog 延迟导致短暂不一致
现象: 用户下单成功后，立即查询余票，发现还有票（实际已售完）
原因: Binlog 解析和 MQ 传递有延迟
解决方案:
- 前端展示"余票紧张"提示，不显示具体数量
- 提交订单时再次校验余票（双保险）
- 使用令牌桶预扣减机制
问题2: Redis 宕机期间的消息积压
现象: Redis 重启后，大概率 MQ 消息积压
解决方案:
- RocketMQ 本身支持消息堆积
- 消费者幂等设计，重复消息不会重复处理
- 逐步消费积压消息，最终达到一致
问题3: Canal 解析 Binlog 顺序问题
现象: 同一订单的多次变更是乱序到达
解决方案:
- 消费者根据订单号做处理，不依赖顺序
- 使用订单状态的最新值覆盖旧值
- 最终状态以 MySQL 为准
问题4: 热点数据更新竞争
现象: 同一 key 的并发更新导致数据覆盖
解决方案:
// 使用 Redis HINCRBY 原子递增/递减 // 而不是 GET → +1 → SET instance.opsForHash().increment(cacheKey, field, 1);
面试要点
Q1: 如何保证 Redis 和 MySQL 的数据一致性？
参考答案: 方案有多种，根据场景选择：
- Cache Aside (最常用): 读时懒加载，写时只写 DB，通过 Binlog 异步更新缓存
- Read Through: 读请求自动从缓存读取，缓存未命中则从 DB 加载并写入缓存
- Write Through: 写请求同时写缓存和 DB
- Write Behind: 写请求只写缓存，异步批量写 DB
12306 使用的是 Cache Aside + Canal 异步同步 方案。
Q2: 为什么不用同步双写？
参考答案:
- 同步双写会增加接口响应时间（需要等 Redis 操作完成）
- 如果 Redis 写入失败，需要处理回滚，增加复杂度
- Canal 异步方案解耦主流程，MQ 保证可靠送达
- 高并发场景下，同步双写可能成为性能瓶颈
Q3: 如何解决缓存穿透问题？
参考答案:
- 布隆过滤器: 在缓存层前加一层 BloomFilter，存在则查缓存，不存在则直接返回
- 缓存空值: 查询结果为空时，在缓存中设置空值 (带较短过期时间)
- 参数校验: 提前拦截无效请求
12306 使用的是 布隆过滤器 + 分布式锁 + 双检锁 的完整方案。
Q4: 如何解决缓存击穿问题？
参考答案:
- 分布式锁: 只允许一个线程查 DB，其他线程等待
- 热点数据永不过期: 定期异步更新
- 本地缓存: 使用 Caffeine 作为本地缓存热点数据
12306 使用的是 分布式锁 (Redisson) 方案。
Q5: 如何解决缓存雪崩问题？
参考答案:
- 过期时间随机化: 给缓存过期时间加随机值
- 多级缓存: 本地缓存 + 分布式缓存
- 过期前预热: 缓存快过期时异步更新
- 服务熔断降级: 缓存不可用时降级到 DB
Q6: Canal 工作原理？
参考答案:
- Canal 模拟 MySQL 主从复制协议，伪装成 MySQL 的从库
- MySQL 开启 Binlog，Canal 连接后请求获取 Binlog 事件
- Canal 解析 Binlog 事件，转换为 JSON 消息
- 发送到 Kafka/RocketMQ 等消息队列
Q7: 如果 MQ 消息丢失怎么办？
参考答案:
- RocketMQ 支持消息持久化
- 生产者确认机制 (事务消息)
- 消费者手动 ACK
- 开启幂等消费，即使重复消息也不会有问题
Q8: 如何保证消息消费的顺序性？
参考答案:
- RocketMQ 顺序消息: 指定 MessageQueue 和 ConsumerQueue
- 业务层面处理: 不依赖 MQ 顺序，在消费端根据 timestamp 或 version 处理
- 12306 的处理: 按订单号聚合，同一订单的消息路由到同一队列
总结
12306 的数据一致性架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 写入流程 │
│ │
│ 业务操作 ──▶ 写 MySQL ──▶ 事务提交 ──▶ 返回成功 │
│ │ │
│ ▼ │
│ Binlog 解析 │
│ │ │
│ ▼ │
│ RocketMQ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 多个 Handler 消费 ──▶ 更新 Redis │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 读取流程 │
│ │
│ 读请求 ──▶ Redis (命中) ──▶ 直接返回 │
│ │ │
│ │ 未命中 │
│ ▼ │
│ 查 MySQL ──▶ 回填 Redis ──▶ 返回 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘核心技术点
| 技术 | 作用 |
|---|---|
| Canal | 解析 MySQL Binlog，模拟从库协议 |
| RocketMQ | 异步解耦，可靠消息传递 |
| 策略模式 | 根据表名路由到不同 Handler |
| 幂等注解 | 防重复消费 |
| HINCRBY | 原子递增/递减 |
| 分布式锁 | 防缓存击穿 |
注意事项
- 不要同步双写: 影响性能，复杂易错
- 必须幂等消费: MQ 消息可能重复投递
- 使用原子操作: Redis 更新使用 HINCRBY，避免并发覆盖
- 监控延迟: Binlog 到 Redis 的延迟需要监控告警
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