解决Redis、MySQL缓存双写不一致问题

内容纲要

redis、mysql双写缓存不一致:

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但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。

正文

给缓存数据设置过期时间

先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。

在这里,我们先讨论三种更新策略:

  1. 先更新数据库,再更新缓存
  2. 先删除缓存,再更新数据库
  3. 先更新数据库,再删除缓存

先更新数据库,再更新缓存

这套方案,大家普遍反对。为什么呢?有如下两点:

  • 原因一(线程安全角度)
    (1)线程A更新了数据库
    (2)线程B更新了数据库
    (3)线程B更新了缓存
    (4)线程A更新了缓存

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑。

  • 原因二(业务场景角度)

(1)如果你是一个写数据库场景比较多,而读数据场景比较少的业务需求,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。
(2)如果你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合

先删除缓存,再更新数据库

该方案会导致不一致原因是。同时一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:
(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。

那么,如何解决呢?采用延时双删策略

缓存延时双删

public class CacheServiceImpl implements ICacheService {

    @Resource
    private RedisOperator redisOperator;

    @Autowired
    private IShopService shopService;

    //1. 采用延时双删,解决数据库和缓存的一致性
    @Override
    public void updateHotCount(String id) {
        try {
            //删除缓存
            redisOperator.del("redis_key_" + id);
            //更新数据库
            shopService.updataHotShop();
            Thread.sleep(1000);//休眠1秒
            //延时删除
            redisOperator.del("redis_key_" + id);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    @Override
    public Integer getHotCount(String id) {
        return null;
    }
}

解释:

  1. 先淘汰缓存
  2. 再写数据库
  3. 休眠1秒,再淘汰缓存(这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。)

针对上面的情形,读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后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。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
如果数据库采用了读写分离架构,这么办?(主库负责写操作,从库负责读操作)

ok,在这种情况下,造成数据不一致的原因如下,还是两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。
(1)请求A进行写操作,删除缓存,请求A把数据写入主库,还没开始同步从库
(2)(1s内)请求B查询缓存,没有发现缓存,请求B去从库查询,这时还没有完成主从同步,查到是旧值,并且把旧值写入缓存。
(3)主库完成主从同步,从库变为新值
上述流程,就是数据不一致问题,还使用双删延时策略。只是,睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础之上,加几百ms

用这种同步淘汰策略,吞吐量降低怎么办?

ok,那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程,异步删除。这样,写的请求就不用沉睡一段时间后了,再返回。这么做,加大吞吐量。
第二次删除,如果删除失败怎么办?
这是个非常好的问题,因为第二次删除失败,就会出现如下情形。还是有两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作,为了方便,假设是单库:
(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
(6)请求A试图去删除请求B写入对缓存值,结果失败了。
ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败,会再次出现缓存和数据库不一致的问题。
如何解决呢?
具体解决方案,且看博主对第先更新数据库,再删缓存种更新策略的解析。

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,都可能会存在第二步的删除缓存失败,导致的数据不一致问题。可以使用这个方案优化:删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功就可以了呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制

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(1)更新数据库数据;
(2)缓存因为种种问题删除失败
(3)将需要删除的key发送至消息队列
(4)自己消费消息,获得需要删除的key
(5)继续重试删除操作,直到成功

然而,该方案有一个缺点,对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二,在方案二中,启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog,获得需要操作的数据。在应用程序中,另起一段程序,获得这个订阅程序传来的信息,进行删除缓存操作。

读取biglog异步删除缓存

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流程如下图所示:
(1)更新数据库数据
(2)数据库会将操作信息写入binlog日志当中
(3)订阅程序提取出所需要的数据以及key
(4)另起一段非业务代码,获得该信息
(5)尝试删除缓存操作,发现删除失败
(6)将这些信息发送至消息队列
(7)重新从消息队列中获得该数据,重试操作。
备注说明:上述的订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal,可以完成订阅binlog日志的功能。至于oracle中,博主目前不知道有没有现成中间件可以使用。另外,重试机制,博主是采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高,直接在程序中另起一个线程,每隔一段时间去重试即可,这些大家可以灵活自由发挥,只是提供一个思路。
本文其实是对目前互联网中已有的一致性方案,进行了一个总结。对于先删缓存,再更新数据库的更新策略,还有方案提出维护一个内存队列的方式,博主看了一下,觉得实现异常复杂,没有必要,因此没有必要在文中给出。最后,希望大家有所收获。

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