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在高并发场景下，数据库往往成为用户并发访问的最薄弱环节。因此，我们需要引入Redis进行缓存操作，让请求首先访问Redis而不是直接连接到MySQL等数据库。这可以有效降低数据库的负载压力。
在实际业务中，读取数据从Redis缓存是比较直接的操作流程。通常业务逻辑会按照如下步骤进行：首先从Redis中读取数据，如果存在缓存记录且未过期，则直接返回；如果不存在或已过期，则从数据库中读取数据并写入Redis缓存。这种设计在大多数情况下是可靠的。
但当数据更新时，Redis和数据库之间可能会出现一致性问题。比如：
如果先删除了Redis缓存，但尚未完成对数据库的写入操作，另一条线程可能会在发现缓存为空的情况下，从数据库读取数据并写入缓存，从而导致缓存中存在脏数据。
另一种情况是，如果先完成了数据库的写入操作，但在删除Redis缓存之前，某个线程因故障而未能完成删除操作。这样，Redis中仍然存在旧的、已经被删除的缓存数据。
因此，在实际应用中，必须采用有效的缓存更新机制，确保Redis和数据库之间的数据一致性。常见的做法包括：
使用事件发布-订阅模式，确保在数据库更新时能够及时通知Redis进行缓存删除操作。
采用主从复制的方式，将数据库的写入操作同步到从Redis中，从而保证读操作始终能从最新的数据中获取。
利用Redis的红色键（Redisscript）来自动化处理缓存的写入和删除操作，减少人为错误的可能性。
通过合理的缓存更新策略，我们可以有效避免Redis和数据库之间的数据不一致问题，确保系统的高可用性和稳定性。
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