沉默王二
Redis做为目前互联网标配的技术中间件，在缓存数据库（K-V）占有市场率一直雄霸榜首。不管是传统项目重构，还是现在流行的分布式微服务架构，它都有广泛应用。
而且自从Redis 6.*版本正式发布，里面包含多项重大功能更新使其性能又进一步大幅度提升。更加巩固了它在缓存数据库的“一哥”地位。
它在架构中最基本的用法，是分担数据压力，提升并发量与用户感知度。
比如：通过以下的架构，将部分非事务的操作、高频展示信息、静态信息等存放在Redis（用户基本信息、权限信息、区域信息、库存等）。
用户请求数据时，会先从Redis获取，如果Redis有，就直接返回，如果Redis没有，再从数据库里获取，并缓存一份至Redis，下次用户再请求时，就不用访问数据库，节省宝贵的数据库资源，并提升用户的感知度（什么操作和硬盘打交道多了，肯定快不起来）。
这时，大厂高频面试题来了，数据是从数据库复制到Redis中的，查询的时候一切安好，如果此时数据发生了变化，如何保证两者的数据一致性？请结合你的项目经验进行阐述。
问题我详细地描述一下：数据在Redis和MySQL都存储了一份，那你在更新数据时，怎么保证两边的数据一致？先更新数据库，再更新Redis？如下图所示：
步骤1：线程1更新MySQL，库存=100
步骤2：线程1更新Redis，库存=100
步骤3：线程2更新MySQL，库存=90
步骤4：线程2更新MySQL，库存=90
有并发线程1和2，他们两都需要更新库存，如果此时命令执行顺序按照预期行为走了，好像没什么问题。
但是，如果在远程调用过程中，网络出了问题（抖动、超时、阻塞等）呢？如下图所示：
步骤1：线程1更新MySQL，库存=100
步骤2：线程2更新MySQL，库存=90
步骤3：线程2更新Redis，库存=90
步骤4：线程1更新MySQL，库存=100
发现问题所在了吧，数据不符合基本逻辑了，这时候在Redis获取的数据是错的，和数据库的信息不一致（数据库中是90，而Redis中是100）。
当操作序列没有严格按照请求的先后顺序执行时，会引发并发安全问题。
没错，这就是在架构使用Redis必须考虑的数据一致性解决方案，你有思路么？以下方案你能回答出几种？
懒加载；
延迟双删；
操作队列，使用锁；
设置超时时间；
引入其他中间件，Canal。
如果我告诉上面的方案，都行！我想继续和你聊聊你的实际应用场景是什么？你还有思路么？
Redis作为现在互联网企业的标配技术栈，在使用它给我们带来便利的同时，它还会给我们带来很多问题，数据一致性只是其中一个，除此之外，以下问题你又有考虑到么？
缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩你如何解决？
数据倾斜，冷热数据分离怎么考虑？
内存淘汰你如何考虑？
分布式锁的高可用方案你如何考量？
Redis的性能优化你如何实现？
epoll底层实现细节
Redis 6.*新版本特性
等等，这里就不一一例举了。
上面的问题听过没见过，一知半解，又或者不知道如何和实战结合？没关系。为了让大家搞明白Redis在大厂的实战场景以及它的底层实现细节（面试极爱问）。
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