如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景:使用到缓存,无论是本地内存做缓存还是使用 Redis 做缓存,那么就会存在数据同步的问题,因为配置信息缓存在内存中,而内存时无法感知到数据在数据库的修改。这样就会造成数据库中的数据与缓存中数据不一致的问题。

共有四种方案:

  1. 先更新数据库,后更新缓存
  2. 先更新缓存,后更新数据库
  3. 先删除缓存,后更新数据库
  4. 先更新数据库,后删除缓存

第一种和第二种方案,没有人使用的,因为第一种方案存在问题是:并发更新数据库场景下,会将脏数据刷到缓存。

第二种方案存在的问题是:如果先更新缓存成功,但是数据库更新失败,则肯定会造成数据不一致。

目前主要用第三和第四种方案。

1、先删除缓存,后更新数据库

该方案也会出问题,此时来了两个请求,请求 A(更新操作) 和请求 B(查询操作)

  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。

答案一:延时双删

最简单的解决办法延时双删

使用伪代码如下:
 

public void write(String key,Object data){
        Redis.delKey(key);
        db.updateData(data);
        Thread.sleep(1000);
        Redis.delKey(key);
    }

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。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。自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时,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。

如果使用的是 Mysql 的读写分离的架构的话,那么其实主从同步之间也会有时间差。

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主从同步时间差

此时来了两个请求,请求 A(更新操作) 和请求 B(查询操作)

  1. 请求 A 更新操作,删除了 Redis
  2. 请求主库进行更新操作,主库与从库进行同步数据的操作
  3. 请 B 查询操作,发现 Redis 中没有数据
  4. 去从库中拿去数据
  5. 此时同步数据还未完成,拿到的数据是旧数据

此时的解决办法就是如果是对 Redis 进行填充数据的查询数据库操作,那么就强制将其指向主库进行查询。

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从主库中拿数据

答案二: 更新与读取操作进行异步串行化

异步串行化

我在系统内部维护n个内存队列,更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将该操作路由之后,发送到其中一个jvm内部的内存队列中(对同一数据的请求发送到同一个队列)。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,并且此时队列里有更新库存的操作,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也将发送到同一个jvm内部的内存队列中。然后每个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行地拿到对应的操作,然后一条一条的执行。

这样的话,一个数据变更的操作,先执行删除缓存,然后再去更新数据库,但是还没完成更新的时候,如果此时一个读请求过来,读到了空的缓存,那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中,此时会在队列中积压,排在刚才更新库的操作之后,然后同步等待缓存更新完成,再读库。

读操作去重

多个读库更新缓存的请求串在同一个队列中是没意义的,因此可以做过滤,如果发现队列中已经有了该数据的更新缓存的请求了,那么就不用再放进去了,直接等待前面的更新操作请求完成即可,待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作(数据库的修改)之后,才会去执行下一个操作(读库更新缓存),此时会从数据库中读取最新的值,然后写入缓存中。

如果请求还在等待时间范围内,不断轮询发现可以取到值了,那么就直接返回;如果请求等待的时间超过一定时长,那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。(返回旧值不是又导致缓存和数据库不一致了么?那至少可以减少这个情况发生,因为等待超时也不是每次都是,几率很小吧。这里我想的是,如果超时了就直接读旧值,这时候仅仅是读库后返回而不放缓存)

2、先更新数据库,后删除缓存

这一种情况也会出现问题,比如更新数据库成功了,但是在删除缓存的阶段出错了没有删除成功,那么此时再读取缓存的时候每次都是错误的数据了。

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此时解决方案就是利用消息队列进行删除的补偿。具体的业务逻辑用语言描述如下:

  1. 请求 A 先对数据库进行更新操作
  2. 在对 Redis 进行删除操作的时候发现报错,删除失败
  3. 此时将Redis 的 key 作为消息体发送到消息队列中
  4. 系统接收到消息队列发送的消息后再次对 Redis 进行删除操作

但是这个方案会有一个缺点就是会对业务代码造成大量的侵入,深深的耦合在一起,所以这时会有一个优化的方案,我们知道对 Mysql 数据库更新操作后再 binlog 日志中我们都能够找到相应的操作,那么我们可以订阅 Mysql 数据库的 binlog 日志对缓存进行操作。

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利用订阅 binlog 删除缓存文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820570.html

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