怎样去保证 Redis 缓存与数据库双写一致性?

解决方案

那么我们这里列出来所有策略,并且讨论他们优劣性。

  1. 先更新数据库,后更新缓存
  2. 先更新数据库,后删除缓存
  3. 先更新缓存,后更新数据库
  4. 先删除缓存,后更新数据库

先更新数据库,后更新缓存

        这种方法是不推荐使用的,因为在更新缓存那一步有的业务需求缓存中的值并不是从数据库查,而是需要一系列计算而拿到缓存值,那这时候更新缓存的代价是非常大的。当有大量对数据库进行写的请求时,读的并不多,写一次请求就要更新一下缓存,那性能损耗真的很大,因为Redis是针对内存的。

        比如:当数据库有个值为100数值,我们有十个请求是要对其每次减五,这个期间完全没进行读的操作,那么先更新数据库,那会有十个请求对缓存更新,从而产生大量的冷数据,当不更新缓存而失去删除缓存,那么有读请求时只会更新一次。

先更新缓存,后更新数据库

这种方法不需要我们考虑了吧,和第一种方法是一样的。

先删除缓存,后更新数据库

该方法也会有问题,具体出现的原因:

这时来了两个请求,请求 A(更新) 和请求 B(查询)

  1. 请求 A 会先删除 Redis 中的数据,然后去数据库进行更新操作
  2. 此时请求 B 看到 Redis 中的数据时空的,会去数据库中查询该值,补录到 Redis 中
  3. 但是此时请求 A 并没有更新成功,或者事务还未提交

那么这时候就会产生数据库和 Redis 数据不一致的问题。如何解决:其实最简单的解决办法就是延时双删的策略。

上述的保证事务提交完以后再进行删除缓存还有一个问题,就是如果你使用的是 Mysql 的读写分离的架构的话,那么其实主从同步之间也会有时间差。

此时来了两个请求,请求 A(更新) 和请求 B(查询)

  1. 请求 A 更新操作,删除了 Redis
  2. 请求主库进行更新操作,主库与从库进行同步数据的操作
  3. 请 B 查询操作,发现 Redis 中没有数据
  4. 去从库中拿去数据
  5. 此时同步数据还未完成,拿到的数据是旧数据

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,就强制将其指向主库进行查询。

先更新数据库,后删除缓存

        这一种方法也会出现问题,当更新数据库成功了,但在删除缓存的阶段出错了没有删除成功,那此时再读取缓存的时候每次都是错误的数据了。

解决方案就是利用消息队列进行删除的补偿。具体的业务逻辑如下:

  1. 请求 A 先对数据库进行更新操作
  2. 在对 Redis 进行删除操作的时候发现报错,删除失败
  3. 此时将Redis 的 key 作为消息体发送到消息队列中
  4. 系统接收到消息队列发送的消息后再次对 Redis 进行删除操作

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案,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。

总结        

        这些方法都有利弊,如在第二种先删除缓存,后更新数据库这个方法最后讨论了要更新 Redis 的时候强制走主库查询就能解决问题,那么这样的操作会对业务代码进行大量的侵入,但不需要增加的系统,不需要增加整体的服务的复杂度。最后一种方法我们最后讨论了利用订阅 binlog 日志进行搭建独立系统操作 Redis,这样的缺点其实就是增加了系统复杂度。

        所有的选择都需要我们对业务处理的评估来进行选择,没有一种技术是对所有业务通用的。没有最好的技术,只有最适合我们的。

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