怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性

蝸牛 互聯網技術資訊 2022-03-19 112 0

這篇文章主要為大家展示了“怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性”這篇文章吧。

1、四種同步策略:

想要保證緩存與數據庫的雙寫一致,一共有4種方式,即4種同步策略:

  1. 先更新緩存,再更新數據庫;

  2. 先更新數據庫,再更新緩存;

  3. 先刪除緩存,再更新數據庫;

  4. 先更新數據庫,再刪除緩存。

從這4種同步策略中,我們需要作出比較的是:

更新緩存與刪除緩存哪種方式更合適?應該先操作數據庫還是先操作緩存?

2、更新緩存還是刪除緩存

下面,我們來分析一下,應該采用更新緩存還是刪除緩存的方式。

2.1 更新緩存

優點:每次數據變化都及時更新緩存,所以查詢時不容易出現未命中的情況。

缺點:更新緩存的消耗比較大。如果數據需要經過復雜的計算再寫入緩存,那么頻繁的更新緩存,就會影響服務器的性能。如果是寫入數據頻繁的業務場景,那么可能頻繁的更新緩存時,卻沒有業務讀取該數據。

2.2 刪除緩存

優點:操作簡單,無論更新操作是否復雜,都是將緩存中的數據直接刪除。

缺點:刪除緩存后,下一次查詢緩存會出現未命中,這時需要重新讀取一次數據庫。從上面的比較來看,一般情況下,刪除緩存是更優的方案。

3、先操作數據庫還是緩存

下面,我們再來分析一下,應該先操作數據庫還是先操作緩存。
首先,我們將先刪除緩存與先更新數據庫,在出現失敗時進行一個對比:

3.1 先刪除緩存再更新數據庫

怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第1張
如上圖,是先刪除緩存再更新數據庫,在出現失敗時可能出現的問題:

  • 線程A刪除緩存成功,線程A更新數據庫失??;

  • 線程B從緩存中讀取數據;由于緩存被刪,進程B無法從緩存中得到數據,進而從數據庫讀取數據;此時數據庫中的數據更新失敗,線程B從數據庫成功獲取舊的數據,然后將數據更新到了緩存。

  • 最終,緩存和數據庫的數據是一致的,但仍然是舊的數據

3.2 先更新數據庫再刪除緩存

怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第2張
如上圖,是先更新數據庫再刪除緩存,在出現失敗時可能出現的問題:

  • 線程A更新數據庫成功,線程A刪除緩存失??;

  • 線程B讀取緩存成功,由于緩存刪除失敗,所以線程B讀取到的是緩存中舊的數據。

  • 最后線程A刪除緩存成功,有別的線程訪問緩存同樣的數據,與數據庫中的數據是一樣。

  • 最終,緩存和數據庫的數據是一致的,但是會有一些線程讀到舊的數據。

經過上面的比較,我們發現在出現失敗的時候,是無法明確分辨出先刪緩存和先更新數據庫哪個方式更好,以為它們都存在問題。后面我們會進一步對這兩種方式進行比較,但是在這里我們先探討一下,上述場景出現的問題,應該如何解決呢?

實際上,無論上面我們采用哪種方式去同步緩存與數據庫,在第二步出現失敗的時候,都建議采用重試機制解決,上面兩幅圖中已經畫了。




下面我們再將先刪緩存與先更新數據庫,在沒有出現失敗時進行對比:
怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第3張
如上圖,是先刪除緩存再更新數據庫,在沒有出現失敗時可能出現的問題:

  • 線程A刪除緩存成功;

  • 線程B讀取緩存失??;

  • 線程B讀取數據庫成功,得到舊的數據;

  • 線程B將舊的數據成功地更新到了緩存;

  • 線程A將新的數據成功地更新到數據庫。

可見,進程A的兩步操作均成功,但由于存在并發,在這兩步之間,進程B訪問了緩存。最終結果是,緩存中存儲了舊的數據,而數據庫中存儲了新的數據,二者數據不一致。



怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第4張
如上圖,是先更新數據庫再刪除緩存,在沒有出現失敗時可能出現的問題:

  • 線程A更新數據庫成功;

  • 線程B讀取緩存成功;

  • 線程A刪除緩存成功。

可見,最終緩存與數據庫的數據是一致的,并且都是最新的數據。但線程B在這個過程里讀到了舊的數據,可能還有其他線程也像線程B一樣,在這兩步之間讀到了緩存中舊的數據,但因為這兩步的執行速度會比較快,所以影響不大。對于這兩步之后,其他進程再讀取緩存數據的時候,就不會出現類似于進程B的問題了。

最終結論:

經過對比你會發現,先更新數據庫、再刪除緩存是影響更小的方案。如果第二步出現失敗的情況,則可以采用重試機制解決問題。

4、延時雙刪

上面我們提到,如果是先刪緩存、再更新數據庫,在沒有出現失敗時可能會導致數據的不一致。如果在實際的應用中,出于某些考慮我們需要選擇這種方式,那有辦法解決這個問題嗎?答案是有的,那就是采用延時雙刪的策略,延時雙刪的基本思路如下

  1. 刪除緩存;

  2. 更新數據庫;

  3. sleep N毫秒;

  4. 再次刪除緩存。

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

阻塞一段時間之后,再次刪除緩存,就可以把這個過程中緩存中不一致的數據刪除掉。而具體的時間,要評估你這項業務的大致時間,按照這個時間來設定即可。

4.1 采用讀寫分離的架構怎么辦?

如果數據庫采用的是讀寫分離的架構,那么又會出現新的問題,如下圖:
怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第5張
此時來了兩個請求,請求 A(更新操作) 和請求 B(查詢操作)

  1. 請求 A 更新操作,刪除了 Redis;

  2. 請求主庫進?更新操作,主庫與從庫進行同步數據的操作;

  3. 請 B 查詢操作,發現 Redis 中沒有數據;

  4. 去從庫中拿去數據;

  5. 此時同步數據還未完成,拿到的數據是舊數據;

此時的解決辦法就是如果是對 Redis 進行填充數據的查詢數據庫操作,那么就強制將其指向主庫進?查詢。

刪除失敗了怎么辦?

如果刪除依然失敗,則可以增加重試的次數,但是這個次數要有限制,當超出一定的次數時,要采取報錯、記日志、發郵件提醒等措施。

5、利用消息隊列進行刪除的補償

先更新數據庫,后刪除緩存這?種情況也會出現問題,比如更新數據庫成功了,但是在刪除緩存的階段出錯了沒有刪除成功,那么此時再讀取緩存的時候每次都是錯誤的數據了。
怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第6張

此時解決方案就是利用消息隊列進行刪除的補償。具體的業務邏輯?語?描述如下:

  1. 請求 線程A 先對數據庫進行更新操作;

  2. 在對 Redis 進行刪除操作的時候發現報錯,刪除失??;

  3. 此時將Redis 的 key 作為消息體發送到消息隊列中;

  4. 系統接收到消息隊列發送的消息后再次對 Redis 進行刪除操作;

但是這個方案會有?個缺點就是會對業務代碼造成大量的侵入,深深的耦合在?起,所以這時會有?個優化的方法,我們知道對 Mysql 數據庫更新操作后再 binlog 日志中我們都能夠找到相應的操作,那么我們可以訂閱 Mysql 數據庫的 binlog 日志對緩存進行操作。
怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性  redis 第7張

以上是“怎么保證Redis緩存與數據庫的一致性”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注蝸牛博客行業資訊頻道!

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