Redis和数据库的缓存一致性问题

时间:2021-10-22 00:13:41

redis和数据库的缓存一致性问题

缓存的读取流程

Redis和数据库的缓存一致性问题

缓存更新策略

    按照数据库和缓存的更新顺序有两种更新策略:(1)先更新数据库,再更新缓存;(2)先删除缓存,再更新数据库。(3)先更新数据库,再删缓存

先更新数据库,再更新缓存

这套方案,大家是普遍反对的。为什么呢?有如下两点原因。

原因一(线程安全角度)

同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现

(1)线程A更新了数据库(2)线程B更新了数据库(3)线程B更新了缓存(4)线程A更新了缓存

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。

原因二(业务场景角度)

有如下两点:

(1)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。

(2)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

该方案会导致不一致的原因是。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

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且,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

在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。

伪代码如下

Redis和数据库的缓存一致性问题

转化为中文描述就是

(1)先淘汰缓存(2)再写数据库(这两步和原来一样)(3)休眠0.5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。

那么,这个0.5秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?

针对上面的情形,读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

第二次删除,如果删除失败怎么办?

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。

如何解决?

具体解决方案,先更新数据库,再删缓存

先更新数据库,再删缓存

老外提出了一个缓存更新策略,名为《Cache-Aside Pattern》。其中就指出:

失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。

命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。

更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。

这种情况不存在并发问题吗?

不是的。假设这会有两个请求,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

ok,如果发生上述情况,确实是会发生脏数据。

如何解决上述并发问题?

首先,给缓存设置有效时间是一种方案。其次,采用策略(2)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。

还有其他造成不一致的原因吗?

有的,这也是缓存更新策略(2)和缓存更新策略(3)都存在的一个问题,如果删缓存失败了怎么办,那不是会有不一致的情况出现么。比如一个写数据请求,然后写入数据库了,删缓存失败了,这会就出现不一致的情况了。

如何解决?

提供一个保障的重试机制即可,这里给出两套方案。

 

方案一:

Redis和数据库的缓存一致性问题

流程如下所示

(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

然而,该方案有一个缺点,对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二,在方案二中,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。

 

方案二:

Redis和数据库的缓存一致性问题

流程如下图所示:

(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。

 

参考:

https://blog.csdn.net/qq_28740207/article/details/80877079

https://blog.csdn.net/qq_28740207/article/details/80877079