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2021-06-01 09:32:01
redis、mysql雙寫快取不一致:
在更新快取方面,對於更新完資料庫,是更新快取呢,還是刪除快取。又或者是先刪除快取,再更新資料庫,其實大家存在很大的爭議。於是博主戰戰兢兢,寫了這篇文章。
先做一個說明,從理論上來說,給快取設定過期時間,是保證最終一致性的解決方案。這種方案下,我們可以對存入快取的資料設定過期時間,所有的寫操作以資料庫為準,對快取操作只是盡最大努力即可。也就是說如果資料庫寫成功,快取更新失敗,那麼只要到達過期時間,則後面的讀請求自然會從資料庫中讀取新值然後回填快取。因此,接下來討論的思路不依賴於給快取設定過期時間這個方案。
在這裡,我們先討論三種更新策略:
先更新資料庫,再更新快取
這套方案,大家普遍反對。為什麼呢?有如下兩點:
(1)執行緒A更新了資料庫
(2)執行緒B更新了資料庫
(3)執行緒B更新了快取
(4)執行緒A更新了快取
這就出現請求A更新快取應該比請求B更新快取早才對,但是因為網路等原因,B卻比A更早更新了快取。這就導致了髒資料,因此不考慮。
(1)如果你是一個寫資料庫場景比較多,而讀資料場景比較少的業務需求,採用這種方案就會導致,資料壓根還沒讀到,快取就被頻繁的更新,浪費效能。
(2)如果你寫入資料庫的值,並不是直接寫入快取的,而是要經過一系列複雜的計算再寫入快取。那麼,每次寫入資料庫後,都再次計算寫入快取的值,無疑是浪費效能的。顯然,刪除快取更為適合。
先刪除快取,再更新資料庫
該方案會導致不一致原因是。同時一個請求A進行更新操作,另一個請求B進行查詢操作。那麼會出現如下情形:
(1)請求A進行寫操作,刪除快取
(2)請求B查詢發現快取不存在
(3)請求B去資料庫查詢得到舊值
(4)請求B將舊值寫入快取
(5)請求A將新值寫入資料庫
上述情況就會導致不一致的情形出現。而且,如果不採用給快取設定過期時間策略,該資料永遠都是髒資料。
那麼,如何解決呢?採用延時雙刪策略
public class CacheServiceImpl implements ICacheService { @Resource private RedisOperator redisOperator; @Autowired private IShopService shopService; //1. 採用延時雙刪,解決資料庫和快取的一致性 @Override public void updateHotCount(String id) { try { //刪除快取 redisOperator.del("redis_key_" + id); //更新資料庫 shopService.updataHotShop(); Thread.sleep(1000);//休眠1秒 //延時刪除 redisOperator.del("redis_key_" + id); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public Integer getHotCount(String id) { return null; } }
解釋:
先淘汰快取再寫資料庫休眠1秒,再淘汰快取(這麼做,可以將1秒內所造成的快取髒資料,再次刪除。)
針對上面的情形,讀者應該自行評估自己的專案的讀資料業務邏輯的耗時。然後寫資料的休眠時間則在讀資料業務邏輯的耗時基礎上,加幾百ms即可。這麼做的目的,就是確保讀請求結束,寫請求可以刪除讀請求造成的快取髒資料。
如果資料庫採用了讀寫分離架構,這麼辦?(主庫負責寫操作,從庫負責讀操作)
ok,在這種情況下,造成資料不一致的原因如下,還是兩個請求,一個請求A進行更新操作,另一個請求B進行查詢操作。
(1)請求A進行寫操作,刪除快取,請求A把資料寫入主庫,還沒開始同步從庫
(2)(1s內)請求B查詢快取,沒有發現快取,請求B去從庫查詢,這時還沒有完成主從同步,查到是舊值,並且把舊值寫入快取。
(3)主庫完成主從同步,從庫變為新值
上述流程,就是資料不一致問題,還使用雙刪延時策略。只是,睡眠時間修改為在主從同步的延時時間基礎之上,加幾百ms
採用這種同步淘汰策略,吞吐量降低怎麼辦?
ok,那就將第二次刪除作為非同步的。自己起一個執行緒,非同步刪除。這樣,寫的請求就不用沉睡一段時間後了,再返回。這麼做,加大吞吐量。
第二次刪除,如果刪除失敗怎麼辦?
這是個非常好的問題,因為第二次刪除失敗,就會出現如下情形。還是有兩個請求,一個請求A進行更新操作,另一個請求B進行查詢操作,為了方便,假設是單庫:
(1)請求A進行寫操作,刪除快取
(2)請求B查詢發現快取不存在
(3)請求B去資料庫查詢得到舊值
(4)請求B將舊值寫入快取
(5)請求A將新值寫入資料庫
(6)請求A試圖去刪除請求B寫入對快取值,結果失敗了。
ok,這也就是說。如果第二次刪除快取失敗,會再次出現快取和資料庫不一致的問題。
如何解決呢?
具體解決方案,且看博主對第先更新資料庫,再刪快取種更新策略的解析。
不管是延時雙刪還是Cache-Aside的先運算元據庫再刪除快取,都可能會存在第二步的刪除快取失敗,導致的資料不一致問題。可以使用這個方案優化:刪除失敗就多刪除幾次呀,保證刪除快取成功就可以了呀~ 所以可以引入刪除快取重試機制
(1)更新資料庫資料;
(2)快取因為種種問題刪除失敗
(3)將需要刪除的key傳送至訊息佇列
(4)自己消費訊息,獲得需要刪除的key
(5)繼續重試刪除操作,直到成功
然而,該方案有一個缺點,對業務執行緒式碼造成大量的侵入。於是有了方案二,在方案二中,啟動一個訂閱程式去訂閱資料庫的binlog,獲得需要操作的資料。在應用程式中,另起一段程式,獲得這個訂閱程式傳來的資訊,進行刪除快取操作。
流程如下圖所示:
(1)更新資料庫資料
(2)資料庫會將操作資訊寫入binlog紀錄檔當中
(3)訂閱程式提取出所需要的資料以及key
(4)另起一段非業務程式碼,獲得該資訊
(5)嘗試刪除快取操作,發現刪除失敗
(6)將這些資訊傳送至訊息佇列
(7)重新從訊息佇列中獲得該資料,重試操作。
備註說明:上述的訂閱binlog程式在mysql中有現成的中介軟體**叫canal,**可以完成訂閱binlog紀錄檔的功能。至於oracle中,博主目前不知道有沒有現成中介軟體可以使用。另外,重試機制,博主是採用的是訊息佇列的方式。如果對一致性要求不是很高,直接在程式中另起一個執行緒,每隔一段時間去重試即可,這些大家可以靈活自由發揮,只是提供一個思路。
本文其實是對目前網際網路中已有的一致性方案,進行了一個總結。對於先刪快取,再更新資料庫的更新策略,還有方案提出維護一個記憶體佇列的方式,博主看了一下,覺得實現異常複雜,沒有必要,因此沒有必要在文中給出。最後,希望大家有所收穫。
到此這篇關於Mysql和redis快取不一致問題解決的文章就介紹到這了,更多相關Mysql和redis快取不一致內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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