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淺談Redis跟MySQL的雙寫問題解決方案

 更新時(shí)間:2022年02月24日 11:21:37   作者:碼農(nóng)BookSea  
項(xiàng)目中有遇到這個(gè)問題,跟MySQL中的數(shù)據(jù)不一致,記錄一下,本文主要介紹了Redis跟MySQL的雙寫問題解決方案,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

項(xiàng)目中有遇到這個(gè)問題,跟MySQL中的數(shù)據(jù)不一致,研究一番發(fā)現(xiàn)這里面細(xì)節(jié)并不簡單,特此記錄一下。

寫在前面

嚴(yán)格意義上任何非原子操作都不可能保證一致性,除非用阻塞讀寫實(shí)現(xiàn)強(qiáng)一致性,所以緩存架構(gòu)我們追求的目標(biāo)是最終一致性。
緩存就是通過犧牲強(qiáng)一致性來提高性能的。

這是由CAP理論決定的。緩存系統(tǒng)適用的場(chǎng)景就是非強(qiáng)一致性的場(chǎng)景,它屬于CAP中的AP。

以下3 種緩存讀寫策略各有優(yōu)劣,不存在最佳。

三種讀寫緩存策略

Cache-Aside Pattern(旁路緩存模式)

Cache-Aside Pattern,即旁路緩存模式,它的提出是為了盡可能地解決緩存與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致問題。

在這里插入圖片描述

:從緩存讀取數(shù)據(jù),讀到直接返回。如果讀取不到的話,從數(shù)據(jù)庫加載,寫入緩存后,再返回響應(yīng)。
:更新的時(shí)候,先更新數(shù)據(jù)庫,然后再刪除緩存

在這里插入圖片描述

Read-Through/Write-Through(讀寫穿透)

Read/Write Through Pattern 中服務(wù)端把 cache 視為主要數(shù)據(jù)存儲(chǔ),從中讀取數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)寫入其中。cache 服務(wù)負(fù)責(zé)將此數(shù)據(jù)讀取和寫入 DB,從而減輕了應(yīng)用程序的職責(zé)。

因?yàn)槲覀兘?jīng)常使用的分布式緩存 Redis 并沒有提供 cache 將數(shù)據(jù)寫入DB的功能,所以使用并不多。

:先查 cache,cache 中不存在,直接更新 DB。cache 中存在,則先更新 cache,然后 cache 服務(wù)自己更新 DB(同步更新 cache和DB)。

:從 cache 中讀取數(shù)據(jù),讀取到就直接返回 。讀取不到的話,先從 DB 加載,寫入到 cache 后返回響應(yīng)。

Write Behind Pattern(異步緩存寫入)

Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 很相似,兩者都是由 cache 服務(wù)來負(fù)責(zé) cache 和 DB 的讀寫。

但是,兩個(gè)又有很大的不同:Read/Write Through 是同步更新 cache 和 DB,而 Write Behind Caching 則是只更新緩存,不直接更新 DB,而是改為異步批量的方式來更新 DB。

很明顯,這種方式對(duì)數(shù)據(jù)一致性帶來了更大的挑戰(zhàn),比如cache數(shù)據(jù)可能還沒異步更新DB的話,cache服務(wù)可能就掛掉了,反而會(huì)帶來更大的災(zāi)難。

這種策略在我們平時(shí)開發(fā)過程中也非常非常少見,但是不代表它的應(yīng)用場(chǎng)景少,比如消息隊(duì)列中消息的異步寫入磁盤、MySQL 的 InnoDB Buffer Pool 機(jī)制都用到了這種策略。

Write Behind Pattern 下 DB 的寫性能非常高,非常適合一些數(shù)據(jù)經(jīng)常變化又對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求沒那么高的場(chǎng)景,比如瀏覽量、點(diǎn)贊量。

旁路緩存模式解析

Cache Aside Pattern 的一些疑問

旁路緩存模式是我們平時(shí)中使用最多的。下面根據(jù)上面介紹的旁路緩存模式,我們可以有以下幾個(gè)疑問。

為什么寫操作是刪除緩存,而不是更新緩存

:線程A先發(fā)起一個(gè)寫操作,第一步先更新數(shù)據(jù)庫。線程B再發(fā)起一個(gè)寫操作,第二步更新了數(shù)據(jù)庫,由于網(wǎng)絡(luò)等原因,線程B先更新了緩存,線程A更新緩存。

這時(shí)候,緩存保存的是A的數(shù)據(jù)(老數(shù)據(jù)),數(shù)據(jù)庫保存的是B的數(shù)據(jù)(新數(shù)據(jù)),數(shù)據(jù)不一致了,臟數(shù)據(jù)出現(xiàn)啦。如果是刪除緩存取代更新緩存則不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)臟數(shù)據(jù)問題。

實(shí)際上要寫操作的時(shí)候更新緩存也是可以的,不過我們需要加一個(gè)鎖/分布式鎖來保證更新cache的時(shí)候不存在線程安全問題。

在寫數(shù)據(jù)的過程中,為什么要先更新DB在刪除緩存

:比如說請(qǐng)求1 是寫操作,要是先刪除緩存A,請(qǐng)求2是讀操作,先讀緩存A,發(fā)現(xiàn)緩存被刪除了(被請(qǐng)求1刪除了),然后去讀數(shù)據(jù)庫,但是此時(shí)請(qǐng)求1還沒來得及把數(shù)據(jù)及時(shí)更新,那么請(qǐng)求2讀的就是舊數(shù)據(jù),并且請(qǐng)求2還會(huì)把讀到的舊數(shù)據(jù)放到緩存中,造成了數(shù)據(jù)的不一致。

其實(shí)要先刪緩存,再更新數(shù)據(jù)庫也是可以,如采用延時(shí)雙刪策略
休眠1秒,再次淘汰緩存 這么做,可以將1秒內(nèi)所造成的緩存臟數(shù)據(jù),再次刪除。不一定是1秒,看你業(yè)務(wù)決定的,不過不推薦這種做法,因?yàn)樵谶@1秒內(nèi)可能發(fā)生因素很多,它的不確定性太大。

在寫數(shù)據(jù)的過程中,先更新DB,后刪除cache就沒有問題了么?

答: 理論上來說還是可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致性的問題,不過概率非常小。

假設(shè)這會(huì)有兩個(gè)請(qǐng)求,一個(gè)請(qǐng)求A做查詢操作,一個(gè)請(qǐng)求B做更新操作,那么會(huì)有如下情形產(chǎn)生

(1)緩存剛好失效
(2)請(qǐng)求A查詢數(shù)據(jù)庫,得一個(gè)舊值
(3)請(qǐng)求B將新值寫入數(shù)據(jù)庫
(4)請(qǐng)求B刪除緩存
(5)請(qǐng)求A將查到的舊值寫入緩存 ok,如果發(fā)生上述情況,確實(shí)是會(huì)發(fā)生臟數(shù)據(jù)。

然而,發(fā)生這種情況的概率并不高

發(fā)生上述情況有一個(gè)先天性條件,就是步驟(3)的寫數(shù)據(jù)庫操作比步驟(2)的讀數(shù)據(jù)庫操作耗時(shí)更短,才有可能使得步驟(4)先于步驟(5)。

可是,仔細(xì)想想,數(shù)據(jù)庫的讀操作的速度遠(yuǎn)快于寫操作的(不然做讀寫分離干嘛,做讀寫分離的意義就是因?yàn)樽x操作比較快,耗資源少),因此步驟(3)耗時(shí)比步驟(2)更短,這一情形很難出現(xiàn)。

還有其他造成不一致的原因么?

答: 如果刪除緩存過程中失敗了就會(huì)造成不一致問題

如何解決?
使用Canal去訂閱數(shù)據(jù)庫的binlog,獲得需要操作的數(shù)據(jù)。另起一個(gè)程序,獲得這個(gè)訂閱程序傳來的信息,進(jìn)行刪除緩存操作。

Cache Aside Pattern 的缺陷

缺陷1:首次請(qǐng)求數(shù)據(jù)一定不在 cache 的問題

解決辦法:可以將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)提前放入cache 中。

缺陷2:寫操作比較頻繁的話導(dǎo)致cache中的數(shù)據(jù)會(huì)被頻繁被刪除,這樣會(huì)影響緩存命中率 。

數(shù)據(jù)庫和緩存數(shù)據(jù)強(qiáng)一致場(chǎng)景 :更新DB的時(shí)候同樣更新cache,不過我們需要加一個(gè)鎖/分布式鎖來保證更新cache的時(shí)候不存在線程安全問題??梢远虝旱卦试S數(shù)據(jù)庫和緩存數(shù)據(jù)不一致的場(chǎng)景 :更新DB的時(shí)候同樣更新cache,但是給緩存加一個(gè)比較短的過期時(shí)間,這樣的話就可以保證即使數(shù)據(jù)不一致的話影響也比較小。

到此這篇關(guān)于淺談Redis跟MySQL的雙寫問題解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis MySQL雙寫內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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