1. 双写一致性
在应用程序层面同时写入MySQL和Redis。这样做虽然简单，但有一些潜在的问题，如写入失败、数据不一致等。
实现步骤：
- 在写入MySQL数据后，立即更新Redis缓存。
- 为了确保一致性，可以在写入MySQL前先删除或更新Redis缓存。
缺点：
- 当两者之一的写入操作失败时，需要处理回滚或重试机制。
- 双写操作会增加系统的复杂性和延迟。
2. 延迟双删策略
先更新数据库，然后删除Redis缓存，再次延迟删除缓存，确保数据最终一致性。
实现步骤：
- 更新MySQL数据。
- 删除Redis缓存。
- 延迟一定时间后，再次删除Redis缓存。
缺点：
- 延迟时间的选择需要权衡系统的实时性和一致性。
- 需要实现异步任务机制来处理延迟删除操作。
3. 订阅发布模式（使用消息队列）
使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）来同步MySQL和Redis的数据。
实现步骤：
- 应用程序写入MySQL数据后，发送一条消息到消息队列。
- 消费者订阅消息队列并更新Redis缓存。
优点：
- 可以实现异步处理，减小写入延迟。
- 通过消息队列可以保证数据的一致性和可靠性。
缺点：
- 系统架构复杂度增加。
- 需要处理消息的丢失、重复消费等问题。
4. 基于事件的缓存更新
通过数据库变更事件（如MySQL的binlog）来触发缓存更新。
实现步骤：
- 监听MySQL的binlog变更事件。
- 当有数据变更时，更新对应的Redis缓存。
优点：
- 可以实现自动化的数据同步，减少手动维护工作。
- 保证了较高的实时性和一致性。
缺点：
- 实现复杂度较高，需要处理binlog解析和消费逻辑。
- 可能会对数据库的性能产生一定的影响。
5. 缓存预热
在系统启动或特定事件触发时，预先加载常用数据到Redis缓存中。
实现步骤：
- 在系统启动或特定事件触发时，查询MySQL并将数据加载到Redis缓存。
- 定期或根据策略刷新缓存数据。
优点：
- 简化了实时数据同步的复杂度。
- 适用于读取频繁但写入不频繁的数据场景。
缺点：
- 数据更新不及时，存在一致性风险。
- 需要额外的缓存预热策略和机制。
