redis缓存和数据库都保存了数据信息，当我们更新了数据库的数据时，应该如何保证redis和数据库的数据同步呢？当前比较常用的是双写模式和失效模式。
1.双写模式
双写模式：每次修改数据库的数据后，然后在更新redis中的数据，使用了两次写操作，称为双写模式
双写模式存在的问题：高并发下有可能会有脏数据
原理如下图：
2.失效模式
失效模式：每次修改数据库的数据后，删除redis中缓存的数据，当有redis查询请求时，会先去数据库查询，然后更新到redis中，后续继续请求redis。更新时删除缓存数据，称为失效模式
失效模式存在的问题：同样会存在脏数据问题
原因如图：
3.缓存一致性问题解决方案
如上所示，无论是双写模式还是失效模式，都无法完美解决缓存一致性问题！
但是，为什么这两种还是常用呢？因为不同的业务场景对数据一致性的要求也不同，我们要根据实际业务场景来分析，具体解决方案如下所示：
注意：
1.加读写锁可能会导致系统变得沉重，系统变慢
2.设置缓存的过期时间、每隔一段时间自动刷新，可保持最终一致性
3.1使用Canal解决缓存一致性问题
Canal使我们的业务代码只关注于数据库的交互，不用管redis缓存的问题，因为Canal可以订阅mysql数据库的每一次更新，只要mysql数据库有更新，Canal就会把数据同步到redis
使用Canal注意点：
①：mysql要开启binlog日志，才能被Canal所监控
②：使用Canal在业务代码中执行修改缓存就可以
③：使用Canal需要额外增加Canal中间件，加重系统复杂度。
所以，根据具体的业务场景来解决数据一致性
Canal操作流程图