保證Redis緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)一致性的方法是什么

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1、四種同步策略：

想要保證緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)的雙寫一致，一共有4種方式，即4種同步策略：

1. 先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)；

2. 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再更新緩存；

3. 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)；

4. 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再刪除緩存。

從這4種同步策略中，我們需要作出比較的是：

更新緩存與刪除緩存哪種方式更合適？應(yīng)該先操作數(shù)據(jù)庫(kù)還是先操作緩存？

2、更新緩存還是刪除緩存

下面，我們來(lái)分析一下，應(yīng)該采用更新緩存還是刪除緩存的方式。

2.1 更新緩存

優(yōu)點(diǎn)：每次數(shù)據(jù)變化都及時(shí)更新緩存，所以查詢時(shí)不容易出現(xiàn)未命中的情況。

缺點(diǎn)：更新緩存的消耗比較大。如果數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的計(jì)算再寫入緩存，那么頻繁的更新緩存，就會(huì)影響服務(wù)器的性能。如果是寫入數(shù)據(jù)頻繁的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，那么可能頻繁的更新緩存時(shí)，卻沒(méi)有業(yè)務(wù)讀取該數(shù)據(jù)。

2.2 刪除緩存

優(yōu)點(diǎn)：操作簡(jiǎn)單，無(wú)論更新操作是否復(fù)雜，都是將緩存中的數(shù)據(jù)直接刪除。

缺點(diǎn)：刪除緩存后，下一次查詢緩存會(huì)出現(xiàn)未命中，這時(shí)需要重新讀取一次數(shù)據(jù)庫(kù)。從上面的比較來(lái)看，一般情況下，刪除緩存是更優(yōu)的方案。

3、先操作數(shù)據(jù)庫(kù)還是緩存

下面，我們?cè)賮?lái)分析一下，應(yīng)該先操作數(shù)據(jù)庫(kù)還是先操作緩存。
首先，我們將先刪除緩存與先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，在出現(xiàn)失敗時(shí)進(jìn)行一個(gè)對(duì)比：

3.1 先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)

如上圖，是先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)，在出現(xiàn)失敗時(shí)可能出現(xiàn)的問(wèn)題：

• 線程A刪除緩存成功，線程A更新數(shù)據(jù)庫(kù)失??；

• 線程B從緩存中讀取數(shù)據(jù)；由于緩存被刪，進(jìn)程B無(wú)法從緩存中得到數(shù)據(jù)，進(jìn)而從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)；此時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)更新失敗，線程B從數(shù)據(jù)庫(kù)成功獲取舊的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)更新到了緩存。

• 最終，緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是一致的，但仍然是舊的數(shù)據(jù)

3.2 先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再刪除緩存

如上圖，是先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再刪除緩存，在出現(xiàn)失敗時(shí)可能出現(xiàn)的問(wèn)題：

• 線程A更新數(shù)據(jù)庫(kù)成功，線程A刪除緩存失??；

• 線程B讀取緩存成功，由于緩存刪除失敗，所以線程B讀取到的是緩存中舊的數(shù)據(jù)。

• 最后線程A刪除緩存成功，有別的線程訪問(wèn)緩存同樣的數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是一樣。

• 最終，緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是一致的，但是會(huì)有一些線程讀到舊的數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)上面的比較，我們發(fā)現(xiàn)在出現(xiàn)失敗的時(shí)候，是無(wú)法明確分辨出先刪緩存和先更新數(shù)據(jù)庫(kù)哪個(gè)方式更好，以為它們都存在問(wèn)題。后面我們會(huì)進(jìn)一步對(duì)這兩種方式進(jìn)行比較，但是在這里我們先探討一下，上述場(chǎng)景出現(xiàn)的問(wèn)題，應(yīng)該如何解決呢？

實(shí)際上，無(wú)論上面我們采用哪種方式去同步緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)，在第二步出現(xiàn)失敗的時(shí)候，都建議采用重試機(jī)制解決，上面兩幅圖中已經(jīng)畫了。

下面我們?cè)賹⑾葎h緩存與先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，在沒(méi)有出現(xiàn)失敗時(shí)進(jìn)行對(duì)比：

如上圖，是先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)，在沒(méi)有出現(xiàn)失敗時(shí)可能出現(xiàn)的問(wèn)題：

• 線程A刪除緩存成功；

• 線程B讀取緩存失??；

• 線程B讀取數(shù)據(jù)庫(kù)成功，得到舊的數(shù)據(jù)；

• 線程B將舊的數(shù)據(jù)成功地更新到了緩存；

• 線程A將新的數(shù)據(jù)成功地更新到數(shù)據(jù)庫(kù)。

可見，進(jìn)程A的兩步操作均成功，但由于存在并發(fā)，在這兩步之間，進(jìn)程B訪問(wèn)了緩存。最終結(jié)果是，緩存中存儲(chǔ)了舊的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了新的數(shù)據(jù)，二者數(shù)據(jù)不一致。

如上圖，是先更新數(shù)據(jù)庫(kù)再刪除緩存，在沒(méi)有出現(xiàn)失敗時(shí)可能出現(xiàn)的問(wèn)題：

• 線程A更新數(shù)據(jù)庫(kù)成功；

• 線程B讀取緩存成功；

• 線程A刪除緩存成功。

可見，最終緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是一致的，并且都是最新的數(shù)據(jù)。但線程B在這個(gè)過(guò)程里讀到了舊的數(shù)據(jù)，可能還有其他線程也像線程B一樣，在這兩步之間讀到了緩存中舊的數(shù)據(jù)，但因?yàn)檫@兩步的執(zhí)行速度會(huì)比較快，所以影響不大。對(duì)于這兩步之后，其他進(jìn)程再讀取緩存數(shù)據(jù)的時(shí)候，就不會(huì)出現(xiàn)類似于進(jìn)程B的問(wèn)題了。

最終結(jié)論：

經(jīng)過(guò)對(duì)比你會(huì)發(fā)現(xiàn)，先更新數(shù)據(jù)庫(kù)、再刪除緩存是影響更小的方案。如果第二步出現(xiàn)失敗的情況，則可以采用重試機(jī)制解決問(wèn)題。

4、延時(shí)雙刪

上面我們提到，如果是先刪緩存、再更新數(shù)據(jù)庫(kù)，在沒(méi)有出現(xiàn)失敗時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。如果在實(shí)際的應(yīng)用中，出于某些考慮我們需要選擇這種方式，那有辦法解決這個(gè)問(wèn)題嗎？答案是有的，那就是采用延時(shí)雙刪的策略，延時(shí)雙刪的基本思路如下：

1. 刪除緩存；

2. 更新數(shù)據(jù)庫(kù)；

3. sleep N毫秒；

4. 再次刪除緩存。

	public void write(String key, Object data) {
        Redis.delKey(key);
        db.updateData(data);
        Thread.sleep(1000);
        Redis.delKey(key);
    }

阻塞一段時(shí)間之后，再次刪除緩存，就可以把這個(gè)過(guò)程中緩存中不一致的數(shù)據(jù)刪除掉。而具體的時(shí)間，要評(píng)估你這項(xiàng)業(yè)務(wù)的大致時(shí)間，按照這個(gè)時(shí)間來(lái)設(shè)定即可。

4.1 采用讀寫分離的架構(gòu)怎么辦？

如果數(shù)據(jù)庫(kù)采用的是讀寫分離的架構(gòu)，那么又會(huì)出現(xiàn)新的問(wèn)題，如下圖：

此時(shí)來(lái)了兩個(gè)請(qǐng)求，請(qǐng)求 A（更新操作） 和請(qǐng)求 B（查詢操作）

1. 請(qǐng)求 A 更新操作，刪除了 Redis；

2. 請(qǐng)求主庫(kù)進(jìn)?更新操作，主庫(kù)與從庫(kù)進(jìn)行同步數(shù)據(jù)的操作；

3. 請(qǐng) B 查詢操作，發(fā)現(xiàn) Redis 中沒(méi)有數(shù)據(jù)；

4. 去從庫(kù)中拿去數(shù)據(jù)；

5. 此時(shí)同步數(shù)據(jù)還未完成，拿到的數(shù)據(jù)是舊數(shù)據(jù)；

此時(shí)的解決辦法就是如果是對(duì) Redis 進(jìn)行填充數(shù)據(jù)的查詢數(shù)據(jù)庫(kù)操作，那么就強(qiáng)制將其指向主庫(kù)進(jìn)?查詢。

刪除失敗了怎么辦？

如果刪除依然失敗，則可以增加重試的次數(shù)，但是這個(gè)次數(shù)要有限制，當(dāng)超出一定的次數(shù)時(shí)，要采取報(bào)錯(cuò)、記日志、發(fā)郵件提醒等措施。

5、利用消息隊(duì)列進(jìn)行刪除的補(bǔ)償

先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，后刪除緩存這?種情況也會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，比如更新數(shù)據(jù)庫(kù)成功了，但是在刪除緩存的階段出錯(cuò)了沒(méi)有刪除成功，那么此時(shí)再讀取緩存的時(shí)候每次都是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)了。

此時(shí)解決方案就是利用消息隊(duì)列進(jìn)行刪除的補(bǔ)償。具體的業(yè)務(wù)邏輯?語(yǔ)?描述如下：

1. 請(qǐng)求 線程A 先對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新操作；

2. 在對(duì) Redis 進(jìn)行刪除操作的時(shí)候發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)，刪除失??；

3. 此時(shí)將Redis 的 key 作為消息體發(fā)送到消息隊(duì)列中；

4. 系統(tǒng)接收到消息隊(duì)列發(fā)送的消息后再次對(duì) Redis 進(jìn)行刪除操作；

但是這個(gè)方案會(huì)有?個(gè)缺點(diǎn)就是會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)代碼造成大量的侵入，深深的耦合在?起，所以這時(shí)會(huì)有?個(gè)優(yōu)化的方法，我們知道對(duì) Mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)更新操作后再 binlog 日志中我們都能夠找到相應(yīng)的操作，那么我們可以訂閱 Mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)的 binlog 日志對(duì)緩存進(jìn)行操作。

讀到這里，這篇“保證Redis緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)一致性的方法是什么”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過(guò)才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。