我是????廖志伟????,一名????Java开发工程师????、????Java领域优质创作者????、????CSDN博客专家????、????幕后大佬社区创始人????。拥有多年一线研发经验,研究过各种常见框架及中间件的底层源码,对于大型分布式、微服务、三高架构(高性能、高并发、高可用)有过实践架构经验。
文章目录
- Redis与数据库的数据一致性
- 双删策略
- 延时双删策略
- 异步延时删除策略
本文内容:
Redis与数据库的数据一致性
关于redis与数据库的数据一致性,业界使用最多的是数据同步问题(双删策略)
双删策略
先更新数据库,再更新缓存;
同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现:
- 线程A更新了数据库;
- 线程B更新了数据库;
- 线程B更新了缓存;
- 线程A更新了缓存;
缺点
这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑!
如果你是一个写数据库场景比较多,而读数据场景比较少的业务需求,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。
如果你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合。
先删除缓存,再更新数据库;
同时有一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:
(1)请求A进行写操作,删除缓存;
(2)请求B查询发现缓存不存在;
(3)请求B去数据库查询得到旧值;
(4)请求B将旧值写入缓存;
(5)请求A将新值写入数据库;
导致数据不一致的情形出现,如果不采用给缓存设置过期时间策略,该数据永远都是脏数据。
延时双删策略
解决方案:延时双删策略
(1)先淘汰缓存;
(2)再写数据库(这两步和原来一样);
(3)休眠1秒,再次淘汰缓存;
这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除!这个一秒如何得出来的呢?评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时,在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可,确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
MySQL的读写分离架构中
一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。
(1)请求A进行写操作,删除缓存;
(2)请求A将数据写入数据库了;
(3)请求B查询缓存发现,缓存没有值;
(4)请求B去从库查询,这时,还没有完成主从同步,因此查询到的是旧值;
(5)请求B将旧值写入缓存;
(6)数据库完成主从同步,从库变为新值; 导致数据不一致,解决方案使用双删延时策略。只是,睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上,加几百ms。
采用这种同步淘汰策略,吞吐量降低怎么办? ok,那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程,异步删除。这样,写的请求就不用沉睡一段时间后了,再返回。这么做,加大吞吐量。
异步延时删除策略
先更新数据库,再删除缓存; 一个请求A做查询操作,一个请求B做更新操作,那么会有如下情形产生:
(1)缓存刚好失效;
(2)请求A查询数据库,得一个旧值;
(3)请求B将新值写入数据库;
(4)请求B删除缓存;
(5)请求A将查到的旧值写入缓存;
问题:会发生脏数据,但是几率不大,因为步骤(3)的写数据库操作比步骤(2)的读数据库操作耗时更短,才有可能使得步骤(4)先于步骤(5)。可是,大家想想,数据库的读操作的速度远快于写操作的(不然做读写分离干嘛,做读写分离的意义就是因为读操作比较快,耗资源少),因此步骤(3)耗时比步骤(2)更短,这一情形很难出现。
如何解决脏数据呢?给缓存设有效时间是一种方案。其次,采用策略2(先删除缓存,再更新数据库)里给出的异步延时删除策略,保证读请求完成以后,再进行删除操作。
第二次删除,如果删除失败怎么办? 这是个非常好的问题,因为第二次删除失败,就会出现如下情形。还是有两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作,为了方便,假设是单库: (1)请求A进行写操作,删除缓存; (2)请求B查询发现缓存不存在; (3)请求B去数据库查询得到旧值; (4)请求B将旧值写入缓存; (5)请求A将新值写入数据库; (6)请求A试图去删除请求B写入对缓存值,结果失败了;ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败,会再次出现缓存和数据库不一致的问题。
解决方案一
(1)更新数据库数据;
(2)缓存因为种种问题删除失败;
(3)将需要删除的key发送至消息队列;
(4)自己消费消息,获得需要删除的key;
(5)继续重试删除操作,直到成功; 缺点:对业务线代码造成大量的侵入
解决方案二: 启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog,获得需要操作的数据。在应用程序中,另起一段程序,获得这个订阅程序传来的信息,进行删除缓存操作。
(1)更新数据库数据;
(2)数据库会将操作信息写入binlog日志当中;
(3)订阅程序提取出所需要的数据以及key;
(4)另起一段非业务代码,获得该信息;
(5)尝试删除缓存操作,发现删除失败;
(6)将这些信息发送至消息队列;
(7)重新从消息队列中获得该数据,重试操作;
订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal,可以完成订阅binlog日志的功能。重试机制,采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高,直接在程序中另起一个线程,每隔一段时间去重试。
总结
以上就是今天要讲的内容,还希望各位读者大大能够在评论区积极参与讨论,给文章提出一些宝贵的意见或者建议????,合理的内容,我会采纳更新博文,重新分享给大家。