时间:2023-11-01来源:系统城装机大师作者:佚名
想要保证缓存与数据库的双写一致,一共有4种方式,即4种同步策略:
从这4种同步策略中,我们需要作出比较的是:
更新缓存与删除缓存哪种方式更合适?应该先操作数据库还是先操作缓存?
下面,我们来分析一下,应该采用更新缓存还是删除缓存的方式。
优点:每次数据变化都及时更新缓存,所以查询时不容易出现未命中的情况。
缺点:更新缓存的消耗比较大。如果数据需要经过复杂的计算再写入缓存,那么频繁的更新缓存,就会影响服务器的性能。如果是写入数据频繁的业务场景,那么可能频繁的更新缓存时,却没有业务读取该数据。
优点:操作简单,无论更新操作是否复杂,都是将缓存中的数据直接删除。
缺点:删除缓存后,下一次查询缓存会出现未命中,这时需要重新读取一次数据库。从上面的比较来看,一般情况下,删除缓存是更优的方案。
下面,我们再来分析一下,应该先操作数据库还是先操作缓存。
首先,我们将先删除缓存与先更新数据库,在出现失败
时进行一个对比:
如上图,是先删除缓存再更新数据库,在出现失败时可能出现的问题:
如上图,是先更新数据库再删除缓存,在出现失败
时可能出现的问题:
经过上面的比较,我们发现在出现失败
的时候,是无法明确分辨出先删缓存和先更新数据库哪个方式更好,以为它们都存在问题。后面我们会进一步对这两种方式进行比较,但是在这里我们先探讨一下,上述场景出现的问题,应该如何解决呢?
实际上,无论上面我们采用哪种方式去同步缓存与数据库,在第二步出现失败的时候,都建议采用重试机制解决,上面两幅图中已经画了。
下面我们再将先删缓存与先更新数据库,在没有出现失败时
进行对比:
如上图,是先删除缓存再更新数据库,在没有出现失败时
可能出现的问题:
可见,进程A的两步操作均成功,但由于存在并发,在这两步之间,进程B访问了缓存。最终结果是,缓存中存储了旧的数据,而数据库中存储了新的数据,二者数据不一致。
如上图,是先更新数据库再删除缓存,在没有出现失败时
可能出现的问题:
可见,最终缓存与数据库的数据是一致的,并且都是最新的数据。但线程B在这个过程里读到了旧的数据,可能还有其他线程也像线程B一样,在这两步之间读到了缓存中旧的数据,但因为这两步的执行速度会比较快,所以影响不大。对于这两步之后,其他进程再读取缓存数据的时候,就不会出现类似于进程B的问题了。
经过对比你会发现,先更新数据库、再删除缓存是影响更小的方案。如果第二步出现失败的情况,则可以采用重试机制解决问题。
上面我们提到,如果是先删缓存、再更新数据库,在没有出现失败时可能会导致数据的不一致。如果在实际的应用中,出于某些考虑我们需要选择这种方式,那有办法解决这个问题吗?答案是有的,那就是采用延时双删的策略,延时双删的基本思路如下:
1 2 3 4 5 6 |
public void write(String key, Object data) { Redis.delKey(key); db.updateData(data); Thread.sleep( 1000 ); Redis.delKey(key); } |
阻塞一段时间之后,再次删除缓存,就可以把这个过程中缓存中不一致的数据删除掉。而具体的时间,要评估你这项业务的大致时间,按照这个时间来设定即可。
如果数据库采用的是读写分离的架构,那么又会出现新的问题,如下图:
此时来了两个请求,请求 A(更新操作) 和请求 B(查询操作)
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。
删除失败了怎么办?
如果删除依然失败,则可以增加重试的次数,但是这个次数要有限制,当超出一定的次数时,要采取报错、记日志、发邮件提醒等措施。
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。
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:
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法,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。
到此这篇关于浅谈一下如何保证Redis缓存与数据库的一致性的文章就介绍到这了,
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