MySQL和Redis保证数据一致性的方法主要涉及到数据更新的顺序、同步机制以及异常处理等方面。以下是几种常见的策略：
先更新MySQL，再更新Redis
- 问题：如果先更新MySQL成功了，还未对Redis进行更新的间隙期，这时如果请求过来，读到的都是Redis的更新前数据。如果先更新MySQL成功了，再更新Redis失败了的话，后面的请求读到的都是Redis的更新前数据，并且后续的补救方案很难做。
- 补救方案：为Redis更新失败，将MySQL中的对应数据也回滚了，以此达到两者数据的一致性。但MySQL是主数据源，它代表的是数据的“权威性”，这样做显然并不合理。
先更新Redis，再更新MySQL
- 问题：如果先更新Redis成功了，再更新MySQL失败了的话，还未对Redis所对应的数据进行删除补救的间隙期，这时如果请求过来，读到的都是Redis未生效的新数据。
- 补救方案：如果先更新Redis成功了，再更新MySQL失败了的话，可以通过再删除Redis所对应的数据进行补救。
先删除Redis，再更新MySQL
- 问题：如果先删除Redis成功了，还未对MySQL进行更新的间隙期，这时如果请求过来，读到的都是Redis的删除前数据。
- 补救方案：如果先删除Redis成功了，再更新MySQL失败了的话，此时对于该条数据而言，只存在于MySQL一个存储载体中，也就没有了数据一致性的问题。
延时双删策略
- 问题：在更新数据库后，先删除缓存，然后让程序休眠一小段时间（根据业务逻辑耗时来设定），再次删除缓存。这样做的目的是确保在休眠期间，所有基于旧缓存的读请求都已经完成，并且新的读请求会直接从数据库读取最新数据并回填缓存。
- 优点：实现简单，容易理解和部署。
异步更新缓存（基于订阅binlog的同步机制）
- 问题：涉及到更新的数据操作，利用MySQL的binlog进行增量订阅消费，将消息发送到消息队列，通过消息队列消费将增量数据更新到Redis上。
- 优点：实现了数据的实时同步，并且不会阻塞主业务逻辑的执行。
分布式锁
- 问题：分布式锁可以解决一致性问题，但是性能会降低。
- 优点：设置缓存的目的就是为了性能。
设置缓存过期时间
- 问题：从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。
- 优点：所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
重试机制
- 问题：在数据同步的过程中，可能会出现一些异常情况，如网络故障、服务器崩溃等。为了保证数据一致性，我们需要实现相应的异常处理机制。
- 优点：通过canal监听binlog感知数据的变动后，canal客户端执行删除Redis缓存数据，如果缓存数据删除失败那么发送一条MQ消息让canal客户端继续执行删除操作，这样可以保证数据的最终一致性。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和系统环境，选择合适的方案来保证MySQL和Redis的数据一致性。
