如何保证删除缓存操作一定能成功？

「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的，但是每次更新数据的时候，缓存的数据都会被删除，这样会对缓存的命中率带来影响。

如果业务对缓存命中率有很高的要求，我们可以采用「更新数据库 + 更新缓存（不是删除缓存，而是更新缓存）」

的方案，因为更新缓存并不会出现缓存未命中的情况，但是在两个更新请求并发执行的时候，会出现数据不一致的问题，可以用以下手段来解决。

在更新缓存前先加个分布式锁，保证同一时间只运行一个请求更新缓存，就会不会产生并发问题了。

在更新完缓存时，给缓存加上较短的过期时间

如何保证删除缓存操作一定能成功？

重试机制

引入消息队列

如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。如果重试超过的一定次数，还是没有成功，就需要向业务层发送报错信息了。

如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

订阅BINLog

订阅 binlog 日志，拿到具体要操作的数据，然后再执行缓存删除。可以让删除服务模拟自己伪装成一个 MySQL 的从节点，向 MySQL 主节点发送 dump 请求，主节点收到请求后，就会开始推送 BINLog，删除服务解析 BINLog

字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，再进行删除。

面试题

什么是Redis, 具有哪些特点

Redis是一个基于内存的数据库，读写速度非常快，通常被用作缓存、消息队列、分布式锁和键值存储数据库。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等， Redis 还提供了分布式特性，可以将数据分布

在多个节点上，以提高可扩展性和可用性。

Redis为什么快

基于内存操作：传统的磁盘文件操作相比减少了IO，提高了操作的速度。

高效的数据结构：Redis专门设计了STRING、LIST、HASH等高效的数据结构，依赖各种数据结构提升了读写的效率。

单线程：单线程操作省去了上下文切换带来的开销和CPU的消耗，同时不存在资源竞争，避免了死锁现象的发生。

I/O多路复用：采用I/O多路复用机制同时监听多个Socket，根据Socket上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。