高并发架构系列:Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解
一、需求起因
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作。
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子:
1.如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
如来解决?这里给出两个解决方案,先易后难,结合业务和技术代价选择使用。
二、缓存和数据库一致性解决方案
1.第一种方案:采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。
伪代码如下:
public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(500);
redis.delKey(key);
}
具体的步骤就是:
- 先删除缓存;
- 再写数据库;
- 休眠500毫秒;
- 再次删除缓存。
那么,这个500毫秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。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。
当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间:则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。比如:休眠1秒。
设置缓存过期时间
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。所有的写操作以数据库为准,只要到达缓存过期时间,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。
该方案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置,这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致,而且又增加了写请求的耗时。
2、第二种方案:异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
技术整体思路:
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis
读Redis:热数据基本都在Redis
写MySQL:增删改都是操作MySQL
更新Redis数据:MySQ的数据操作binlog,来更新到Redis
Redis更新
1)数据操作主要分为两大块:
一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
一个是增量(实时更新)
这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
2)读取binlog后分析,利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作,就可以把binlog相关的消息推送至Redis,Redis再根据binlog中的记录,对Redis进行更新。
其实这种机制,很类似MySQL的主从备份机制,因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架),通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅,而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求,使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
当然,这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方:kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。
以上就是Redis和MySQL数据一致性详解,觉得不错请点赞支持。
【mikechen优知】往期博文:
分布式消息系列:详解RocketMQ的简介与演进、架构设计、关键特性与应用场景
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