所谓的一致性问题是指，在同时使用缓存和数据库的情况下，要确保数据在缓存与数据库中的更新操作保持同步。也就是当对数据进行修改时，无论是先修改缓存还是先修改数据库，最终都要保证两者的数据是一样的，不会出现数据不一样的问题。
1.一致性问题解决方案
缓存和数据库一致性的经典解决方案有以下两个：
使用延迟双删 + MQ 保证数据的一致性。
通过 Canal 监听 MySQL 的 Binlog 写入日志，之后将写入操作（增加、删除和修改）的信息发送至 Kafka，程序监听到 Kafka 的消息后更新 Redis，从而保证数据的最终一致性。
需要注意的是，无论使用的是延迟双删还是 Canal，都会出现短暂数据不一致性的问题，但可以保证最终的数据一致性。
然而，如果使用的是延迟双删 + MQ 的这种方式的时候，有一个棘手的问题很难处理，那就是如何设置延迟时间？
如果延迟时间设置的比较短，那么在并发场景下会出现数据不一致的问题；如果延迟时间设置的比较长，那么在比较长的这段时间内还会有数据不一致的问题。这个问题归根到底的原因是，并发线程的调度时间不能人为的控制（由操作系统统一调度）。
所以基于以上原因，使用 Canal 来保证数据一致性问题变成了一个比较不错的解决 Redis 和 MySQL 数据一致性的有效手段。
2.Canal执行流程
通过 Canal 保证数据一致性的实现流程如下图所示：
3.Canal操作流程
使用 Canal 读取 MySQL 的 Binlog 配置步骤如下：
开启并配置 MySQL 的 Binlog 设置。
重启 MySQL 服务。
给 MySQL 配置 canal/canal 用户用于后续 Canal 同步数据（此步骤非必须）。
安装并解压 Canal。
修改 canal.properties 配置文件，让其将数据同步到 Kafka，并配置 Kafka 服务器信息。
修改 example/instance.properties 配置文件，指定同步数据到 Kafka 某个主题。
拷贝 plugin 中的 jar 包到 lib 目录，让 Canal 支持将数据同步到 MQ。
启动 Canal 服务。
在代码中监听 Kafka 主题，并判断并更新 Redis 缓存。
Kafka 中存储的数据格式如下：
4.最后
理论如同明灯照亮前行的道路，实践则是我们坚实的脚步。唯有将两者紧密结合，不断地练习和实践，我们才能在求知的旅程中稳步前行，收获真正的成长与进步。所以，一起行动起来，光看不练都是假把式。
