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。
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。
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,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 Pattern的读请求流程如下:
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/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的简要流程如下
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。
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:
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:
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。
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。
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?
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。
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
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
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