Binlog和MQ如何解决缓存一致性？

作者：程序员马丁

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回答话术

Binlog（Binary Log）是 MySQL 数据库的一种日志文件，它记录了所有对数据库的修改操作，例如插入、更新、删除等。MQ（消息队列）是一种用于在应用程序之间传递消息的通信机制。

使用 Binlog 配合 MQ 可以实现缓存和数据库之间的一致性解决方案。

这种方案是我认为最终一致性最为值得尝试以及使用的。但是有一句话说的是没有绝对合适的技术，只有相对适合的技术，这种方案实现是也存在一些技术问题，详情见文末：方案注意事项。

Binlog 配合 MQ 完成缓存一致性时序图如下：

如果是扣减库存的方案，比如说你将列车余票扣减为 16，但是同时又有一个请求将列车余票扣减为 15，这个时候，扣减为 15 的这个请求先到消息队列执行，将缓存更新为余票 15，但是随之而来的是第一个请求余票为 16，会将缓存余票为 15 给覆盖掉。

类似于这种逻辑，会存在一些数据一致性的问题，需要我们通过其它技术手段完善，比如数据库添加版本号，或者根据最后修改时间等技术规避这些问题。

另外，如果在写入数据库余票 16 前，同时有个查询请求，也会存在数据库不一致问题。比如在写入数据库余票 16 前，将数据库余票 17 获取到，然后等消息队列更新到缓存余票 16 后，再将数据库余票 17 更新到缓存。

这种出问题的概率比较小，因为跨的周期太长了。也是类似于存在一个很小周期的数据不一致性。

需要额外注意的是，因为 Binlog 监听中用到了消息队列，就不得不考虑重复消费问题，需要添加幂等注解保证仅消费单次。

如果是更新库存数量，比如库存加减，不要再去数据库查询最新库存，而是通过 Redis 提供的自增命令即可，简单且高效。

如果是更新车站信息，例如修改列车信息等类似数据，可能会面临并发操作中的 ABA 问题。为了更好地理解，我们可以举个例子：假设我们将复兴号的发车时间从之前的 12:00 修改为 16:00，但在短时间内发现这个更改是错误的，因此又将 16:00 修改为 16:30。

这种情况下，存在一个可能性，即后一次修改 16:30 的请求先执行，然后再执行 16:00 的变更，导致数据不一致的情况发生。发生这个问题的原因在于投递到消息队列后，默认消息是无序的。

针对这种问题背景，我们可以提出两种解决方案，同时对其进行优化和补充说明。

针对那些不经常变更的数据，可以使用消息队列来保证修改变更的顺序性。通过将每次修改操作作为一个顺序消息发送到消息队列中，可以确保消息按照发送的顺序被处理，从而避免了 ABA 问题的发生。

然而，需要注意的是，顺序消息的解决方案也存在一定的风险。如果某个列车数据异常导致消息阻塞，可能会影响整个消息队列的处理速度和稳定性。

在进行修改操作时，先判断当前版本号是否小于要修改的版本号，只有在当前版本号小于目标版本号的情况下才进行修改。

通过增加版本号，可以有效避免并发修改引起的数据不一致问题。然而，这种方案需要对现有的数据库和缓存结构进行改动，可能会带来一定的执行成本和复杂性。

我个人倾向于推荐第二种解决方案，即增加版本号。这种方案相对稳妥且高效，可以在保证数据一致性的同时降低风险。然而，具体选择哪种解决方案还取决于您的实际需求和系统环境。请综合考虑各种因素并做出适合您情况的选择。