数据库和Redis怎么一起搞复杂事务，实际操作和注意点分享

关于数据库和Redis一起处理复杂事务的实际操作和注意点，结合多个开发者的实践经验,可以分享以下内容：

核心思想：Redis通常不作为可靠事务的参与者，而是作为辅助缓存或异步同步的目标。 复杂事务的核心保证必须依赖数据库本身的事务机制，根据知乎多位技术分享者（如“程序员小灰”、“阿里云开发者”）的总结,常见做法和注意点如下：

主要操作模式

1. 先写数据库，再让缓存失效（最常用）：这是被广泛推崇的模式，具体步骤是：首先在数据库事务内完成所有数据变更，提交事务成功后，再执行删除Redis中相关缓存的操作，这样做的好处是，即使缓存删除失败，也只会导致一段时间的缓存数据滞后（下次读取时会从数据库加载最新数据并重新缓存），而不会造成数据库与缓存之间的永久性数据不一致。（来源：多位知乎技术答主在缓存一致性讨论中的共识）

2. 使用消息队列异步更新：对于数据一致性要求允许短暂延迟的场景，可以在数据库事务提交后，发送一个消息到消息队列（如Kafka、RocketMQ），然后由一个独立的消费者服务接收消息，负责更新或失效Redis缓存，这种方式将数据库事务与缓存操作解耦，避免了在业务事务中直接操作Redis失败带来的回滚复杂性，也提升了系统整体的吞吐量。（来源：掘金社区《高并发系统缓存架构设计》系列文章）

3. 通过数据库事务日志（Binlog）同步：这是实现最终一致性的一种更彻底的方式，使用阿里开源的Canal等工具，伪装成数据库的从库，监听数据库的Binlog变化，当感知到业务事务提交的数据变更后，由Canal客户端解析日志，并更新到Redis，这种方式对业务代码完全无侵入，保证了Redis与数据库的严格最终一致，但架构复杂，延迟稍高。（来源：阿里云开发者社区关于Canal应用的案例分享）

关键注意事项与“坑点”

1. 绝对避免“先更新缓存，再写数据库”：这个顺序非常危险，如果缓存更新成功但数据库写入失败，或者数据库主从同步延迟，会导致缓存中是“或错误的数据，且持久化失败,业务逻辑会混乱。

2. “双写”模式下的并发问题：如果你不得不同步写数据库和Redis（非失效模式），在高并发下会面临经典的数据不一致窗口，A线程写数据库（旧值）-> B线程写数据库（新值）-> B线程写缓存（新值）-> A线程写缓存（旧值），最终缓存是脏的旧数据，解决此问题需要引入分布式锁，但会极大降低性能,因此通常不推荐。

3. 缓存失效失败的重试与补偿：在“先写库再删缓存”模式中，删除缓存可能因网络问题失败，必须要有重试机制，可以设置一个重试队列，将失败的删除操作放入，由后台任务定期重试，更高级的做法是结合上述的Binlog监听,作为最终的补偿核对机制。

4. 注意事务隔离级别与缓存读取的时机：如果你的数据库事务隔离级别不是“读已提交”或更高，且在事务未提交时就去读取数据并刷新缓存，可能会把未提交的“脏数据”刷入Redis，如果数据库事务回滚，缓存数据就完全错误了。（来源：知乎问题“如何保证数据库和缓存一致性”下某回答的深度讨论）

5. 缓存操作不是事务的一部分：务必清醒认识到，除非使用极其复杂的分布式事务框架（如Seata的TCC模式，但性能损耗大），否则Redis操作无法与MySQL等数据库事务真正形成原子性，你的代码设计必须假设“数据库事务成功”和“缓存更新成功”是两个独立的过程,并为此设计好容错和补偿逻辑。

6. 为缓存设置合理的过期时间：这是最后一道安全网，即使所有的更新/失效逻辑都失败了，给缓存数据设置一个合理的过期时间（TTL），可以确保在一段时间后自动过期，从而迫使系统从数据库读取最新数据,这是一种保证最终一致性的简单有效手段。

实际操作中，优先选择“先写数据库，再失效缓存”这一简单有效的模式，并配套重试机制，对于一致性要求极高且能接受架构复杂性的场景，可以考虑基于Binlog的同步方案，最关键的是，要在设计上接受缓存与数据库的短暂不一致，并通过技术手段将不一致的窗口期降到最低，而不是强求实时的绝对一致，后者在分布式环境下代价过高。