一、更新策略

1、如果Redis中有數(shù)據(jù)，需要和數(shù)據(jù)庫中的值相同。

2、如果Redis中無數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫中的最新值要對Redis進(jìn)行同步更新。

二、讀寫緩存

1、同步直寫策略

寫入數(shù)據(jù)庫也同步寫Redis緩存，緩存和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一致；對于讀寫緩存來說，要保證緩存和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一致，就要保證同步直寫策略。

2、異步緩寫策略

某些業(yè)務(wù)運(yùn)行中，MySQL數(shù)據(jù)更新之后，允許在一定時(shí)間后再進(jìn)行Redis數(shù)據(jù)同步，比如物流系統(tǒng)。

當(dāng)出現(xiàn)異常情況時(shí)，不得不將失敗的動作重新修補(bǔ)，需要借助rabbitmq或kafka進(jìn)行重寫。

三、雙檢加鎖策略

多個(gè)線程同時(shí)去查詢數(shù)據(jù)庫的這條數(shù)據(jù)，那么我們可以在第一個(gè)查詢數(shù)據(jù)的請求上使用一個(gè) 互斥鎖來鎖住它。

其他的線程走到這一步拿不到鎖就等著，等第一個(gè)線程查詢到了數(shù)據(jù)，然后做緩存。

后面的線程進(jìn)來發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有緩存了，就直接走緩存。

public String get(String key){
    // 從Redis緩存中讀取
    String value = redisTemplate.get(key);

    if(value != null){
        return value;
    }

    synchronized (RedisTest.class){
        // 重新嘗試從Redis緩存中讀取
        value = redisTemplate.get(key);
        if(value != null){
            return value;
        }

        // 從MySQL數(shù)據(jù)庫中查詢
        value = studentDao.get(key);
        // 寫入Redis緩存
        redisTemplate.setnx(key,value,time);
        return value;
    }
}

四、數(shù)據(jù)庫和緩存一致性的更新策略

1、先更新數(shù)據(jù)庫，再更新Redis

按照常理出牌的話，應(yīng)該都是如此吧？那么，這種情況下，會有啥問題呢？

如果更新數(shù)據(jù)庫成功后，更新Redis之前異常了，會出現(xiàn)什么情況呢？

數(shù)據(jù)庫與Redis內(nèi)緩存數(shù)據(jù)不一致。

2、先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

多線程情況下，會有問題。

比如

• 線程1更新redis = 200；
• 線程2更新redis = 100；
• 線程2更新MySQL = 100；
• 線程1更新MySQL = 200；

結(jié)果呢，Redis=100、MySQL=200；我擦！

3、先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

線程1刪除了Redis的緩存數(shù)據(jù)，然后去更新MySQL數(shù)據(jù)庫；
還沒等MySQL更新完畢，線程2殺來，讀取緩存數(shù)據(jù)；
但是，此時(shí)MySQL數(shù)據(jù)庫還沒更新，線程2讀取了MySQL中的舊值，然后線程2，還會將舊值寫入Redis作為數(shù)據(jù)緩存；
線程1更新完MySQL數(shù)據(jù)后，發(fā)現(xiàn)Redis中已經(jīng)有數(shù)據(jù)了，之前都刪過了，那我就不更新了；
完蛋了。。

延時(shí)雙刪

延時(shí)雙刪可以解決上面的問題，只要sleep的時(shí)間大于線程2讀取數(shù)據(jù)再寫入緩存的時(shí)間就可以了，也就是線程1的二次清緩存操作要在線程2寫入緩存之后，這樣才能保證Redis緩存中的數(shù)據(jù)是最新的。

/**
 * 延時(shí)雙刪
 * @autor 哪吒編程
 */
public void deleteRedisData(Student stu){
    // 刪除Redis中的緩存數(shù)據(jù)
    jedis.del(stu);

    // 更新MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
    studentDao.update(stu);

    // 休息兩秒
    try {
        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    // 刪除Redis中的緩存數(shù)據(jù)
    jedis.del(stu);
}

延遲雙刪最大的問題就是sleep，在效率為王的今天，sleep能不用還是不用為好。

你不睡我都嫌你慢，你還睡上了…

4、先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存

1. 線程1先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除Redis緩存；
2. 線程2在線程1刪除Redis緩存之前發(fā)起請求，得到了未刪除的Redis緩存；
3. 線程1此時(shí)才刪除Redis緩存數(shù)據(jù)；

問題還是有，這翻來覆去的，沒完沒了了。

這種情況如何解決呢？

引入消息中間件解決戰(zhàn)斗，再一次詳細(xì)的復(fù)盤一下。

1. 更新數(shù)據(jù)庫；
2. 數(shù)據(jù)庫將操作信息寫入binlog日志；
3. 訂閱程序提取出key和數(shù)據(jù)；
4. 嘗試刪除緩存操作，發(fā)現(xiàn)刪除失??；
5. 將這些數(shù)據(jù)信息發(fā)送到消息中間件中；
6. 從消息中間件中獲取該數(shù)據(jù)，重新操作；

5、總結(jié)

哪吒推薦使用第四種方式，先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存。

方式①和方式②缺點(diǎn)太過明顯，不考慮；
方式③中的sleep，總是讓人頭疼；
方式④是一個(gè)比較全面的方案，但是增加了學(xué)習(xí)成本、維護(hù)成本，因?yàn)樵黾恿讼⒅虚g件。

五、MySQL主從復(fù)制工作原理

1、當(dāng) master 主服務(wù)器上的數(shù)據(jù)發(fā)生改變時(shí)，則將其改變寫入二進(jìn)制事件日志文件中；

2、salve 從服務(wù)器會在一定時(shí)間間隔內(nèi)對 master 主服務(wù)器上的二進(jìn)制日志進(jìn)行探測，探測其是否發(fā)生過改變，

如果探測到 master 主服務(wù)器的二進(jìn)制事件日志發(fā)生了改變，則開始一個(gè) I/O Thread 請求 master 二進(jìn)制事件日志；

3、同時(shí) master 主服務(wù)器為每個(gè) I/O Thread 啟動一個(gè)dump Thread，用于向其發(fā)送二進(jìn)制事件日志；

4、slave 從服務(wù)器將接收到的二進(jìn)制事件日志保存至自己本地的中繼日志文件中；

5、salve 從服務(wù)器將啟動 SQL Thread 從中繼日志中讀取二進(jìn)制日志，在本地重放，使得其數(shù)據(jù)和主服務(wù)器保持一致；

6、最后 I/O Thread 和 SQL Thread 將進(jìn)入睡眠狀態(tài)，等待下一次被喚醒；

到此這篇關(guān)于MySQL數(shù)據(jù)庫和Redis緩存一致性的更新策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL和Redis緩存一致性內(nèi)容請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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