阅读 3128

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

在做系统优化时,想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据,有些数据的实时性要求不高,比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高,比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。

  • 第1级:订单数据和支付流水数据;这两块数据对实时性和精确性要求很高,所以不添加任何缓存,读写操作将直接操作数据库。

  • 第2级:用户相关数据;这些数据和用户相关,具有读多写少的特征,所以我们使用redis进行缓存。

  • 第3级:支付配置信息;这些数据和用户无关,具有数据量小,频繁读,几乎不修改的特征,所以我们使用本地内存进行缓存。

但是只要使用到缓存,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。接下来就讨论一下关于保证缓存和数据库双写时的数据一致性。

解决方案

那么我们这里列出来所有策略,并且讨论他们优劣性。

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

先更新数据库,后更新缓存

这种场景一般是没有人使用的,主要原因是在更新缓存那一步,为什么呢?因为有的业务需求缓存中存在的值并不是直接从数据库中查出来的,有的是需要经过一系列计算来的缓存值,那么这时候后你要更新缓存的话其实代价是很高的。如果此时有大量的对数据库进行写数据的请求,但是读请求并不多,那么此时如果每次写请求都更新一下缓存,那么性能损耗是非常大的。

举个例子比如在数据库中有一个值为 1 的值,此时我们有 10 个请求对其每次加一的操作,但是这期间并没有读操作进来,如果用了先更新数据库的办法,那么此时就会有十个请求对缓存进行更新,会有大量的冷数据产生,如果我们不更新缓存而是删除缓存,那么在有读请求来的时候那么就会只更新缓存一次。

先更新缓存,后更新数据库

这一种情况应该不需要我们考虑了吧,和第一种情况是一样的。

先删除缓存,后更新数据库

该方案也会出问题,具体出现的原因如下。

先删除缓存,后更新数据库
先删除缓存,后更新数据库

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 会先删除 Redis 中的数据,然后去数据库进行更新操作
  2. 此时请求 B 看到 Redis 中的数据时空的,会去数据库中查询该值,补录到 Redis 中
  3. 但是此时请求 A 并没有更新成功,或者事务还未提交

那么这时候就会产生数据库和 Redis 数据不一致的问题。如何解决呢?其实最简单的解决办法就是延时双删的策略。

延时双删
延时双删

但是上述的保证事务提交完以后再进行删除缓存还有一个问题,就是如果你使用的是 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。

主从同步时间差
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。

从主库中拿数据
从主库中拿数据

先更新数据库,后删除缓存

问题: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。

先更新数据库,后删除缓存
先更新数据库,后删除缓存

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。

利用订阅 binlog 删除缓存
利用订阅 binlog 删除缓存

总结

每种方案各有利弊,比如在第二种先删除缓存,后更新数据库这个方案我们最后讨论了要更新 Redis 的时候强制走主库查询就能解决问题,那么这样的操作会对业务代码进行大量的侵入,但是不需要增加的系统,不需要增加整体的服务的复杂度。最后一种方案我们最后讨论了利用订阅 binlog 日志进行搭建独立系统操作 Redis,这样的缺点其实就是增加了系统复杂度。其实每一次的选择都需要我们对于我们的业务进行评估来选择,没有一种技术是对于所有业务都通用的。没有最好的,只有最适合我们的。