mysql主从同步数据一致性 DB读写分离情况下，如何解决缓存和数据库不一致性问题？
DB读写分离情况下，如何解决缓存和数据库不一致性问题？
有两种选择。
让我们首先了解缓存和数据库数据不一致时会发生什么。查询数据时，优先从缓存中获取数据。如果缓存不存在，则查询数据库并写入缓存。如果数据库数据发生更改，请清除缓存。在正常情况下，没有问题。但是，在服务的并发性非常高的情况下，如果删除缓存，则在数据库完成数据更新之前会有查询请求。此时，旧数据将被读写到缓存中。在这种情况下，缓存和数据库不一致。
第一种解决方案：延迟删除。更改数据库数据时，清除缓存的操作会延迟一段时间。这段时间可能很短。它只需要确保数据库写入操作已完成。但在实际环境中，我们不知道数据库何时会写入数据，所以很难控制这段时间。如果太短，就不行了。如果时间太长，会影响体验。但总的来说，这种方法可以解决问题。
另一种解决方案是使用数据库的binlog来订阅binlog。更新数据时，该消息用于通知删除缓存。该方案能保证数据库更新操作的完成和缓存的及时更新。
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb
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