Redis和数据库 数据同步问题

Redis和数据库同步问题

缓存充当数据库

比如说Session这种访问非常频繁的数据,就适合采用这种方案;当然了,既然没有涉及到数据库,那么也就不会存在一致性问题;

缓存充当数据库热点缓存

读操作

目前的读操作有个固定的套路,如下:

  1. 客户端请求服务器的时候,发现如果服务器的缓存中存在,则直接取服务器的;

  2. 如果缓存中不存在,则去请求数据库,并且将数据库计算出来的数据回填给缓存;

  3. 返回数据给客户端;

写操作

各种情况会导致数据库和缓存出现不一致的情况,这就是缓存和数据库的双写一致性问题;

目前缓存存在三种策略,分别是

  • Cache Aside 更新策略:同时更新缓存和数据库;

  • Read/Write Through 更新策略:先更新缓存,缓存负责同步更新数据库;

  • Write Behind Caching 更新策略:先更新缓存,缓存定时异步更新数据库;

三种策略各有优缺点,可以根据业务场景使用;

Cache Aside 更新策略

该策略大概的流程就是请求过来时先从缓存中取,如果命中缓存的话,则直接返回读取的数据;相反如果没有命中的话,接着会从数据库中成功获取到数据后,再去清除缓存中的数据;具体流程图如下:

但是以上在某些特殊的情况下是存在问题:

问题1:先更新数据库,后更新缓存

两个线程在高并发的情况下就会可能出现数据脏读的情况:

  1. 线程A执行写操作,成功更新数据库;

  2. 线程B同样执行和线程A一样的操作,但是在线程A执行更新缓存的过程中,线程B更新了新的数据库数据到缓存中;

  3. 线程A在线程B全部操作完成以后才将相对老的数据又更新到了缓存中;

问题2:先删除缓存,后更新数据库

同样的,在高并发场景下同样会出现脏读的情况:

  1. 线程A成功删除了缓存,等待更新数据库;

  2. 线程B进行读操作,由于此时缓存已经被删除了,因此线程B重新从数据库中获取老的数据并且更新到了缓存中;

  3. 线程A在线程B完成了整个的读操作以后,才更新数据库,此时缓存中的数据依旧是老的数据;

问题3:先更新数据库,后删除缓存

目前这是比较普遍的操作,即使它还是有可能会出现脏读的情况:

  1. 线程A进行读操作,此时正好没有命中缓存,接着请求数据库;

  2. 线程B进行写操作,在线程A没有从数据库中获取到数据之前,把数据写入到数据库中,并且还成功删除了缓存;

  3. 线程A在线程B完成了整个的写操作以后,才将相对老的数据更新到缓存中;

但是以上的情况比较不会出现,这是因为上述情况需要满足线程A的读操作要慢于线程B的写操作,但是在现实过程中,读操作通常都是要快于写操作得多的,但是为了避免发生以上的情况,通常都是要给缓存加上一个过期的时间

但是设想一下,如果上面的删除缓存失败了怎么办呢,这样显然会导致数据脏读的情况,我觉得方案如下:

  1. 设置缓存的过期时间(必须要做);

  2. 提供一个保障重试机制,将哪些删除失败的key提供给消息队列去消费;

  1. 从消息队列取出这些key再次进行删除,失败再次加入到消息队列中,超过一定次数以上则人工介入;

但是以上情况需要在业务代码中进行操作,显然得需要进行解耦;

目前我们公司就是使用该方案,具体过程为在更新数据库数据的时候,数据库会以binlog日志的形式保存下来,通过canal开源软件将binlog解析成程序语言可以解析的地步,接着订阅程序获取到这些数据以后,尝试删除缓存操作,如果操作失败的话,则将其加入到消息队列中,重复消费,当删除操作的失败次数到达一定的次数以后,还是得人工介入。

Read/Write Through 更新策略

该模式下,程序只需要维护缓存即可,数据库的同步工作交由缓存来同步更新;

该策略具体又分为两种:

  1. Read Through:在查询的过程中更新缓存;

  2. Write Through:在写操作的过程中如果命中缓存,则直接更新缓存,数据库则由缓存自己同步去更新;

Write Behind Caching 更新策略

该策略只更新缓存,不会立马更新数据库,只会在一定的时间异步的批量去操作数据库;这样的好处在于直接操作缓存,效率极高,并且操作数据是异步的,还可以将多次的操作数据库语句合并到一个事务中一起提交,因此效率很客观;

但是,该策略没有办法做到数据强一致性,并且实现逻辑相对是比较复杂的,因为它需要确认哪些是需要更新到数据库的,哪些是仅仅想要存储在缓存中的;

比较

目前通常使用的是第一种策略中的先更新数据库,后更新缓存;其他的相较比起来实现都比较复杂;

最后想说的是,缓存本来就是为了牺牲强一致性来提高性能的,所以肯定会存在一定的延迟时间,我们只需要保证最终的数据一致性即可;

最后

以上是我在学习过程中的总结(其中很多内容都用了其他博客的内容),感恩~

【原创】分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

面试前必须要知道的Redis面试题

使用缓存的正确姿势


posted @ 2019-03-26 16:50  banananana  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏