70631
四月份的时候,有位朋友去美团面试,他说被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证? 这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下,一致性是如何保证的?本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
公众号:
捡田螺的小男孩
github地址,感谢每一颗star
谈谈一致性
一致性就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的。
强一致性
:这种一致性级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,但实现起来往往对系统的性能影响大
弱一致性
:这种一致性级别约束了系统在写入成功后,不承诺立即可以读到写入的值,也不承诺多久之后数据能够达到一致,但会尽可能地保证到某个时间级别(比如秒级别)后,数据能够达到一致状态
最终一致性
:最终一致性是弱一致性的一个特例,系统会保证在一定时间内,能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来,是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型,也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型
三个经典的缓存模式
缓存可以提升性能、缓解数据库压力,但是使用缓存也会导致数据
不一致性
的问题。一般我们是如何使用缓存呢?有三种经典的缓存模式:
Cache-Aside Pattern
Read-Through/Write through
Write behind
Cache-Aside Pattern
Cache-Aside Pattern,即
旁路缓存模式
,它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。
Cache-Aside读流程
Cache-Aside Pattern
的读请求流程如下:
读的时候,先读缓存,缓存命中的话,直接返回数据
缓存没有命中的话,就去读数据库,从数据库取出数据,放入缓存后,同时返回响应。
Cache-Aside 写流程
Cache-Aside Pattern
的写请求流程如下:
更新的时候,先
更新数据库,然后再删除缓存
。
Read-Through/Write-Through(读写穿透)
Read/Write Through
模式中,服务端把缓存作为主要数据存储。应用程序跟数据库缓存交互,都是通过
抽象缓存层
完成的。
Read-Through
Read-Through
的简要流程如下
从缓存读取数据,读到直接返回
如果读取不到的话,从数据库加载,写入缓存后,再返回响应。
这个简要流程是不是跟
Cache-Aside
很像呢?其实
Read-Through
就是多了一层
Cache-Provider
,流程如下:
Read-Through实际只是在
Cache-Aside
之上进行了一层封装,它会让程序代码变得更简洁,同时也减少数据源上的负载。
Write-Through
Write-Through
模式下,当发生写请求时,也是由
缓存抽象层
完成数据源和缓存数据的更新,流程如下:
Write behind (异步缓存写入)
Write behind
跟
Read-Through/Write-Through
有相似的地方,都是由
Cache Provider
来负责缓存和数据库的读写。它两又有个很大的不同:
Read/Write Through
是同步更新缓存和数据的,
Write Behind
则是只更新缓存,不直接更新数据库,通过
批量异步
的方式来更新数据库。
这种方式下,缓存和数据库的一致性不强,
对一致性要求高的系统要谨慎使用
。但是它适合频繁写的场景,MySQL的
InnoDB Buffer Pool机制
就使用到这种模式。
操作缓存的时候,删除缓存呢,还是更新缓存?
一般业务场景,我们使用的就是
Cache-Aside
模式。
有些小伙伴可能会问,
Cache-Aside
在写入请求的时候,为什么是
删除缓存而不是更新缓存
呢?
我们在操作缓存的时候,到底应该删除缓存还是更新缓存呢?我们先来看个例子:
线程A先发起一个写操作,第一步先更新数据库
线程B再发起一个写操作,第二步更新了数据库
由于网络等原因,线程B先更新了缓存
线程A更新缓存。
这时候,缓存保存的是A的数据(老数据),数据库保存的是B的数据(新数据),数据
不一致
了,脏数据出现啦。如果是
删除缓存取代更新缓存
则不会出现这个脏数据问题。
更新缓存相对于删除缓存
,还有两点劣势:
如果你写入的缓存值,是经过复杂计算才得到的话。更新缓存频率高的话,就浪费性能啦。
在写数据库场景多,读数据场景少的情况下,数据很多时候还没被读取到,又被更新了,这也浪费了性能呢(实际上,写多的场景,用缓存也不是很划算了)
双写的情况下,先操作数据库还是先操作缓存?
Cache-Aside
缓存模式中,有些小伙伴还是有疑问,在写入请求的时候,为什么是
先操作数据库呢
?为什么
不先操作缓存
呢?
假设有A、B两个请求,请求A做更新操作,请求B做查询读取操作。
线程A发起一个写操作,第一步del cache
此时线程B发起一个读操作,cache miss
线程B继续读DB,读出来一个老数据
然后线程B把老数据设置入cache
线程A写入DB最新的数据
酱紫就有问题啦,
缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据,数据库保存的是新数据
。因此,
Cache-Aside
缓存模式,选择了先操作数据库而不是先操作缓存。
缓存延时双删
有些小伙伴可能会说,不一定要先操作数据库呀,采用
缓存延时双删
策略就好啦?什么是延时双删呢?
先删除缓存
再更新数据库
休眠一会(比如1秒),再次删除缓存。
这个休眠一会,一般多久呢?都是1秒?
这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。 为了确保读请求结束,写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。
删除缓存重试机制
不管是
延时双删
还是
Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存
,如果第二步的删除缓存失败呢,删除失败会导致脏数据哦~
删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功呀~ 所以可以引入
删除缓存重试机制
写请求更新数据库
缓存因为某些原因,删除失败
把删除失败的key放到消息队列
消费消息队列的消息,获取要删除的key
重试删除缓存操作
读取biglog异步删除缓存
重试删除缓存机制还可以,就是会造成好多业务代码入侵。其实,还可以通过
数据库的binlog来异步淘汰key
。
以mysql为例 可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面,然后通过ACK机制确认处理这条更新消息,删除缓存,保证数据缓存一致性
参考与感谢
并发环境下,先操作数据库还是先操作缓存?
高并发场景下,到底先更新缓存还是先更新数据库?
两难!先更新数据库再删缓存?还是先删缓存再更新数据库?
3种缓存读写策略都不了解?面试很难让你通过啊兄弟
捡田螺的小男孩
-
7374
-
React.js
Vue.js
JavaScript
-
30.0w
-
捡田螺的小男孩
公众号:捡田螺的小男孩