Redis數(shù)據(jù)一致性詳解
1、一致性
一致性是指系統(tǒng)中各節(jié)點數(shù)據(jù)保持一致。分布式系統(tǒng)中，可以理解為多個節(jié)點中的數(shù)據(jù)是一致的。
一致性根據(jù)嚴苛程度分類：
強一致性：寫進去的數(shù)據(jù)是什么，讀出來的數(shù)據(jù)就是什么，對性能影響最大；
弱一致性：數(shù)據(jù)寫入成功后，系統(tǒng)不保證能立刻讀出最新的數(shù)據(jù)，也不承諾多久之后數(shù)據(jù)可以達到一致，但保證到某個時間級別后，數(shù)據(jù)能達到一致；
最終一致性：最終一致性是弱一致性的一個特例，最終一致性同樣只保證數(shù)據(jù)寫入成功后，在某個時間點后數(shù)據(jù)會達到一致。這個系統(tǒng)無法保證強一致性的時間片段被稱為不一致窗口。不一致時間窗口的時間長短取決于很多因素，比如副本個數(shù)、網(wǎng)絡(luò)延遲、系統(tǒng)負載等。
最終一致性是弱一致性中非常受大眾推崇的一種一致性模型，也是目前業(yè)界在大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性上比較推崇的模型。
2、緩存使用場景
對于大部分系統(tǒng)而言，高并發(fā)常見于讀數(shù)據(jù)的場景，對于此場景我們可以使用緩存提升數(shù)據(jù)查詢速度。當(dāng)我們使用Redis作緩存的時候，常見場景如下所示：
緩存存在
如果數(shù)據(jù)在緩存中存在，則直接從緩存返回數(shù)據(jù)至應(yīng)用，無需查詢數(shù)據(jù)庫
緩存不存在
如果數(shù)據(jù)在緩存中不存在，則需查詢數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)并更新緩存。
對于大部分系統(tǒng)而言最終數(shù)據(jù)都會存儲在數(shù)據(jù)庫中，也就是系統(tǒng)需已數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，那么對于上圖緩存存在的場景下，當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，就可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題。
實際情況下考慮網(wǎng)絡(luò)、操作、異常等種種因素，根本無法保證可以同時更新所有副本數(shù)據(jù)使得數(shù)據(jù)保持一致。因此，如何在最大程度上保證各副本數(shù)據(jù)一致的同時也不影響系統(tǒng)性能，成了各系統(tǒng)需要均衡的問題。
3、數(shù)據(jù)同步策略
為保證緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致，主要考慮如下兩種策略實現(xiàn)：
1、先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫；
2、先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存；
當(dāng)然除了這兩種策略之外，還有其他策略如將刪除緩存改為更新緩存，但考慮高頻繁更新及熱冷數(shù)據(jù)場景下緩存使用效率問題，個人不推薦更新緩存方式，所以此處不做展開。
3.1 先刪除緩存，在更新數(shù)據(jù)庫
操作流程如圖
如上圖，若先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫，則可能存在如下問題：
若步驟5、6、7順序發(fā)生在步驟3、4之前或步驟3更新失敗，則步驟8中線程B查詢出的數(shù)據(jù)為舊數(shù)據(jù)，導(dǎo)致重新寫入緩存的也為舊數(shù)據(jù)。
3.1.1 解決思路
失敗重試 + 延時雙刪
如圖中紅色部分所述，線程A在步驟4數(shù)據(jù)更新成功后，延遲一段時間，再次刪除緩存，這樣即可解決并發(fā)場景下線程B并發(fā)操作導(dǎo)致緩存與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致問題。延遲時間視實際業(yè)務(wù)場景對時間敏感度而定。
3.2 先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存
操作流程如圖
如上圖，若先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存，則可能存在如下問題：
步驟5、6發(fā)生在步驟3之前或步驟3刪除緩存失敗，則線程B通過步驟5會拿到緩存數(shù)據(jù)，但此時獲取到的緩存數(shù)據(jù)仍為舊數(shù)據(jù)。
3.2.1 解決思路
訂閱binlog
數(shù)據(jù)庫的每一步操作均會寫入binlog日志，可以通過監(jiān)聽binlog，實時感知數(shù)據(jù)變化情況，根據(jù)數(shù)據(jù)變化情況刪除redis并添加重試機制，直至redis刪除成功。
引入消息隊列
上圖步驟3中若Redis刪除失敗，則將Redis key放入消息隊列，消費端監(jiān)聽消息隊列并刪除Redis直至刪除成功；
總結(jié)
需要注意的是3.1.1 和 3.2.1中描述的解決方案也只能保證最終數(shù)據(jù)一致性，無法保證強一致性，如上述各場景中若線程A操作異常，在通過3.1.1 和 3.2.1的方式解決問題之前，其他線程仍有可能獲取到臟數(shù)據(jù)。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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