不然直接执行了，出现问题之后不好处理 。总之还是在处理之前做好数据的备份工作 。
Redis 如何保持和 MySQL 数据一致 redis在启动之后mysql怎么保证一致性，从数据库加载数据 。
读请求：
不要求强一致性mysql怎么保证一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取
写请求：
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在并发不高的情况下，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中mysql怎么保证一致性；写操作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog ， 再做相应的操作)
在并发高的情况下 ， 读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL
1.当更新数据时，如更新某商品的库存 ， 当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存 ， 发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99 ， 而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致 。
解决方法：
这种情况应该是先删除缓存 ， 然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已 ， 这样就能保持数据库与缓存的一致性 。
2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候 ， 这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有 ， 就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法：
遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问 ， 创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸 ， 当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有 ， 可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成 。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了 ， 那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的 。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器 。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器 ， 还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
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