Redis数据一致性是可行的，但需要采取适当的策略来确保。在分布式系统中，由于计算机之间的消息传递和同步机制，可能会导致数据的不一致性。因此，我们需要采用一致性策略来避免这种情况发生。以下是几种常用的Redis数据一致性策略：
数据一致性策略
- 双写策略：当数据库数据更新时，同时更新Redis缓存。这种策略简单易行，但存在一些问题，例如在高并发场景下，如果同时有多个请求更新同一份数据，可能会出现先更新缓存再更新数据库或先更新数据库再更新缓存的情况，导致数据不一致。
- 延迟双删策略：当数据库数据更新时，先删除Redis缓存中的数据，然后在一段延迟时间后再次删除缓存。这种策略可以避免高并发场景下的数据不一致问题，但需要注意延迟时间的设置。
- 删除重试机制：为了应对删除缓存失败的情况发生，可以加入删除重试机制。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。
- 使用事务功能：虽然Redis没有完整的事务功能，但可以使用事务来保证某些操作是原子性的。Redis提供了MUlti、EXEC、WATCH等命令来实现事务。
数据一致性挑战
- 数据更新：当后端数据库的数据发生变化时，缓存中的数据并未同步更新，导致缓存数据与数据库数据不一致。
- 数据删除：当后端数据库的数据被删除时，缓存中可能仍然存在旧数据，导致数据不一致。
实现数据一致性的方法
- 设置过期时间：为缓存中的数据设置过期时间，超过过期时间后，缓存中的数据会自动过期，从而确保缓存和数据库中的数据保持同步。
- 读写分离：将读操作和写操作分开，写操作先更新数据库，再更新缓存。读操作时优先从缓存中读取数据，如果缓存中没有，则从数据库中读取。
- 主动更新缓存：在写操作完成后，主动更新缓存数据。这种方法适用于写多读少的情况，因为更新缓存数据时可能会造成性能压力。
- 使用事务保证一致性：在更新数据库和缓存时，使用事务来保证操作的原子性，即要么一起更新，要么都不更新。这样可以避免在更新过程中出现数据不一致的情况。
Redis数据一致性是可行的，但需要根据具体的业务场景和系统特点选择合适的策略，并结合实际情况进行调整和优化。
