Redis之缓存一致性-Toy模板网

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1 缓存更新策略

按照缓存更新的方式大致分为：内存淘汰、过期删除、主动更新。

1.1 内存淘汰

利用Redis的内存淘汰策略，当内存不足时自动进行淘汰部分数据，下次查询时更新缓存，一致性差，无维护成本。

因为Redis是基于内存的，如果内存超过限定值(Redis配置文件的maxmemory参数决定Redis最大内存使用量)，导致新的数据存不进去，此时Redis会根据淘汰策略删除一些数据。

淘汰策略由Redis配置文件的maxmemory-policy参数决定设置，默认为noeviction模式。

淘汰策略的执行过程：

执行写请求时，Redis会检查内存使用情况，内存使用超过限定值，按照淘汰策略删除key。
Redis写入新数据。

具体的淘汰策略：redis.windows-service.conf中可以查到

noeviction：默认策略，当写入新数据后的内存超过限定值时，写请求直接返回错误，只读请求可以正常执行。
allkeys-lru：当写入新数据后的内存超过限定值时，从所有key中使用LRU算法（最近最少使用算法）淘汰最久没有使用过的key。
volatile-lru：当写入新数据后的内存超过限定值时，从设置了过期时间的key中使用LRU算法淘汰最久没有使用过的key。
allkeys-random：当写入新数据后的内存超过限定值时，从所有key中随机淘汰key。
volatile-random：当写入新数据后的内存超过限定值时，从设置了过期时间的key中随机淘汰key。
volatile-ttl：当写入新数据后的内存超过限定值时，从设置了过期时间的key中根据过期时间淘汰key，越快过期越早淘汰。
allkeys-lfu：当写入新数据后的内存超过限定值时，从所有key中使用LFU算法（最少频率访问算法）淘汰使用频率最低的key。
volatile-lfu：当写入新数据后的内存超过限定值时，从设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰使用频率最低的key。

1.2 过期删除

缓存添加过期时间，到期后根据过期删除策略自动进行删除缓存，下次查询时更新缓存，一致性一般，维护成本低。

定时删除：key设置了过期时间，一旦过期立即删除。
- 优点：key一旦过期就会立即删除，不会占用内存。
- 缺点：过期key较多时，删除key会占用CPU时间，影响服务器的响应时间，吞吐量，性能。
惰性删除：过期key不会马上被删除，而是继续保存在内存中，当key被访问时检查key的过期时间，若已过期则删除。
- 优点：只在访问时才会对检查key的过期时间，没使用的key不会占用CPU的时间去检查过期时间，不会影响服务器的响应时间，吞吐量，性能。
- 缺点：没有被访问的过期key继续保存在内存中，导致内存不会被释放，消耗内存资源。
定期删除：每隔一段时间(时间可以自行设置，Redis配置文件的hz参数表示1s执行多少次定期删除策略，默认值10)，随机抽取设置了过期时间的key检查它们的过期时间，删除已过期的key。
- 优点：可以指定频率来减少删除操作对CPU性能的影响，定期删除也能释放没有被访问的过期key占用的内存。
- 缺点：频率高影响CPU的性能，频率低过期key占用的内存不会及时释放。

1.3 主动更新

应用程序中修改DB，修改缓存，一致性好，维护成本高。

主动更新大致分为： Cache Aside Pattern、Read/Write Through Pattern、Write Behind Caching Pattern。

Cache Aside Pattern：即旁路缓存模式，旁路路由策略，最经典常用的缓存策略。由应用程序负责缓存和DB的读写。读写操作步骤：
- 读操作时，先读缓存，缓存存在直接返回；缓存不存在则读DB，然后把读的DB数据存入缓存，返回。
- 写操作时，先更新DB，再删除缓存。
Read/Write Through Pattern：即读写穿透模式，该模式下应用程序只与缓存管理组件交互，缓存管理组件负责缓存和DB的读写。
- Read Through：读操作时，缓存管理组件先读缓存，缓存存在直接返回；缓存不存在则读DB，然后把读的DB数据存入缓存，返回。
- Write Through：写操作时，缓存管理组件同步更数DB和缓存。
Write Behind Caching Pattern：即异步缓存写入，该模式下应用程序只与缓存管理组件交互操作，缓存管理组件负责缓存和DB的读写，通过定时或阈值的异步方式将数据同步到DB，保证最终一致。该模式和Read/Write模式相似，不同点在于Read/Write模式更新DB和更新缓存是同步的，而Write Behind Caching Pattern模式更新DB和更新缓存是异步的。
- 优点：减少了更新DB的频率，读写响应非常快，吞吐量也会有明显的提升。
- 缺点：不能实时同步，数据同步DB过程服务不可用，导致数据丢失。

三种主动更新策略的对比：

策略	说明	优点	缺点
Cache Aside Pattern	应用程序负责缓存和`DB`的读写	使用简单，直接操作缓存和`DB`	需要编写对缓存和`DB`读写的代码
Read/Write Through Pattern	应用程序只与缓存管理组件交互，缓存管理组件负责缓存和`DB`的读写	使代码更简洁	缓存管理组件需要提供对`DB`和缓存读写的方法
Write Behind Caching Pattern	应用程序只与缓存管理组件交互，缓存管理组件负责缓存和`DB`的读写	性能最好，在高并发场景下可以降低数据库的压力	缓存管理组件，需要提供对`DB`和缓存读写的方法；不能实时同步，数据同步`DB`过程`DB`不可用，导致数据丢失；一致性不强，对一致性要求高的系统不适用

1.4 三种缓存更新策略的对比

策略	说明	一致性	维护成本
内存淘汰	使用Redis的内存淘汰策略，当内存不足时自动进行淘汰部分数据，下次查询时更新缓存	差	无
过期删除	缓存添加过期时间，到期后根据过期删除策略自动进行删除缓存，下次查询时进行更新缓存	低	低
主动更新	修改数据库时也修改缓存，使用硬编码方式或者硬编码+中间件方式在修改数据库时同步或异步的修改缓存	好	高

2 更新缓存的两种方式

删除缓存：更新DB时删除缓存，查询时再从DB中读取数据并更新到缓存。
更新缓存：更新DB时更新缓存，频繁更新缓存开销大，且并发时可能导致请求读取的缓存数据是旧数据。

3 缓存更新策略的实现方式

3.1 先更新DB，后更新缓存

1 并发写场景
所有线程都是先更新DB再更新缓存，在某个写线程更新DB后继续更新缓存时，可能因为网络原因出现延迟，这时其他写线程也更新了DB和缓存，导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1更新DB
线程2更新DB
线程2更新缓存
线程1更新缓存

总结：
理论上先更新DB的线程理应也会先更新缓存，但是并发场景下线程的执行顺序无法保证：

若更新缓存的顺序是：先线程1再线程2，则不会出现数据不一致问题。
若更新缓存的顺序是：先线程2再线程1，此时缓存是线程1的数据，DB是线程2的数据，导致缓存和DB数据不一致。

2 并发读写场景
在写线程更新DB和更新缓存之间，读线程可以获取到旧数据，但最终会一致。
具体步骤：

线程1更新DB
线程2查询，命中缓存返回
线程1更新缓存

总结：
线程2获取的缓存是旧数据，但最终都会一致。

3.2 先更新DB，后删除缓存

1 并发写场景
所有线程都是先更新DB再删除缓存，无论哪个线程先更新DB再删除缓存，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1更新DB
线程2更新DB
线程2删除缓存
线程1删除缓存

总结：
无论哪个线程先更新DB再删除缓存，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

2 并发读写场景
在写线程更新DB再删除缓存之间，读线程可以获取到旧数据，但最终会一致。

具体步骤：

线程1更新DB
线程2查询命中缓存返回
线程1删除缓存

总结：
线程2获取的缓存是旧数据，但后续最终都会一致。

3.3 先更新缓存，后更新DB

1 并发写场景
所有线程都是先更新缓存再更新DB，在某个写线程更新缓存和更新DB之间，其他写线程也更新了缓存和DB，导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1更新缓存
线程2更新缓存
线程2更新DB
线程1更新DB

总结：理论上先更新缓存的线程也会先更新DB，但是并发场景下线程的执行顺序无法保证：

若更新DB的顺序是：线程1再线程2，则不会出现数据不一致问题。
若更新DB的顺序是：线程2再线程1，此时缓存是线程2的数据，DB是线程1的数据，导致缓存和DB数据不一致。

2 并发读写场景
在写线程更新缓存和更新DB之间，读线程也可以获取到最新的缓存，不会导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1更新缓存
线程2查询，命中缓存返回
线程1更新DB

总结：
可以保证缓存和DB数据一致，虽然线程1更新DB的操作还没有完成，但是更新缓存的操作已经完成了，读请求可以获取到最新的缓存。

3.4 先删除缓存，后更新DB

1 并发写场景
所有线程都是先删除缓存再更新DB，无论哪个线程先删除缓存再更新DB，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1删除缓存
线程2删除缓存
线程2更新DB
线程1更新DB

总结：
无论哪个线程先删除缓存再更新DB，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

2 并发读写场景
在写线程删除缓存和更新DB之间，读线程根据查询的DB结果更新了缓存，导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1删除缓存
线程2查询，未命中
线程2查询DB
线程2根据查询的DB结果更新缓存
线程1更新DB

总结：
线程1删除缓存和更新DB之间，线程2根据查询的DB结果更新了缓存，导致缓存和DB数据不一致。

3.5 延迟双删

因为3.4 先删除缓存，再更新DB，在并发读写场景会导致数据不一致。
延迟双删是基于先删除缓存再更新DB的基础上的改进，在更新DB后延迟一定时间，再次删除缓存。

延迟是为了保证第二次删除缓存前能完成更新DB操作，延迟时间根据系统的查询性能而定。
第二次删除缓存是为了保证后续请求查询DB(此时数据库中的数据已是更新后的数据)，重新写入缓存，保证数据一致性。

1 并发写场景
无论哪个线程都会删除缓存，所以不会导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1删除缓存
线程2删除缓存
线程2更新DB
线程1更新DB
线程1延时删除缓存
线程2延时删除缓存

2 并发读写场景
具体步骤：

线程1删除缓存
线程2查询，未命中
线程2查询DB
线程2根据查询的DB结果更新缓存
线程1更新DB
线程1延时删除缓存

总结：
线程1第一次删除缓存之后，线程2根据查询的DB结果更新缓存，此时查询得到的结果是旧数据，线程1延迟第二次删除缓存之后，后续查询DB(此时数据库中的数据已是更新后的数据)，重新写入缓存，不会导致缓存和DB数据不一致。

3 延时双删的缺点：

需要延时，低延时场景不合适，如秒杀等需要低延时，需要强一致，高频繁修改数据场景。
不能保证强一致性，在更新DB之前，查询线程查询得到的结果是旧数据，可但可以减轻缓存和DB数据不一致的问题。
延时的时间是一个不可评估的值，延时越久，能规避一致性的概率越大。

3.6 异步删除缓存

因为3.2 先更新DB，后删除缓存 在并发写场景不会导致数据不一致，但是在并发读写场景会短暂的导致数据不一致，但是由于删除缓存失败不会重试，并发写场景、并发读写场景都可能长时间导致数据不一致。

异步删除缓存是对先更新DB，后删除缓存的改进：更新DB之后，基于消费队列异步删除缓存。

根据消费队列不同大致分为：消息队列、bin log+消息队列。

3.6.1 基于消息队列的异步删除缓存

1 并发写场景
无论哪个线程先更新DB再删除缓存，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

具体步骤：

线程1更新DB
线程2更新DB
线程2把删除缓存放入消息队列
线程1把删除缓存放入消息队列
异步：消息队列消费删除缓存

总结：
无论哪个线程先更新DB再删除缓存，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

2 并发读写场景
异步删除缓存期间，读线程获取的缓存是旧数据，短暂出现数据不一致，异步删除缓存后最终会一致。

具体步骤：

线程1更新DB
线程2查询缓存，命中返回
线程1把删除缓存放入消息队列
异步：消息队列消费删除缓存

总结：
异步删除缓存期间，读线程获取的缓存是旧数据，短暂出现数据不一致，异步删除缓存后最终会一致。

3.6.2 基于MySQL的bin log+消息队列删除缓存

1 并发写场景

具体步骤：

线程1更新DB
线程2更新DB
异步：bin log日志收集中间件定时收集DB的bin log日志
异步：bin log日志收集中间件发送日志消息到消息队列
异步：消息队列消费删除缓存

总结：
无论哪个线程先更新DB再删除缓存，缓存都会被删除，不会导致缓存和DB数据不一致。

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2 并发读写场景
具体步骤：

线程1更新DB
线程2查询缓存，命中返回
异步：bin log日志收集中间件定时收集DB的bin log日志
异步：bin log日志收集中间件发送日志消息到消息队列
异步：消息队列消费删除缓存

总结：
异步删除缓存期间，读线程获取的缓存是旧数据，短暂出现数据不一致，异步删除缓存后最终会一致。

3.6.3 异步删除缓存的优缺点

优点：

删除缓存的操作与主流程代码解耦。
中间件自带重试机制，增加了操作缓存的成功率。

缺点：
引入中间件，提升了系统的复杂度，在高并发场景可能会产生性能问题。

3.6.4 基于阿里canal实现

canal是阿里开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据的订阅和消费，目前主要支持MySQL的bin log解析。基于canal的实现方案完全避免了对业务代码的侵入，核心业务代码只管更新数据库，其他的不用care。

canal地址：https://github.com/alibaba/canal

MySQL会将操作记录在bin log日志中，通过canal去监听数据库日志二进制文件，解析bin log日志，同步到Redis中进行增删改操作。

canal的工作原理：canal是模拟MySQL slave的交互协议，伪装自己为MySQL slave，向MySQL master发送dump协议；MySQL master收到dump请求，开始推送bin log给slave (即canal)；canal解析bin log象(原始为byte流)。
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