亿级流量高并发场景下，如何解决一致性问题？

作者：魏武归心
相信只要是个稍微像样点的互联网公司，或多或少都有自己的一套缓存体
只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，遂笔者想在这想和大家聊一聊：如何解决一致性问题？
如何保证缓存与数据库双写一致性，也是现在Java面试中面试官非常喜欢问的一个问题！
一般来说，如果允许缓存可以稍微跟数据库偶尔有不一致，也就是说如果你的系统不是严格要求 缓存 + 数据库 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案。
即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，从而达到防止并发请求导致数据错乱的问题，场景如图所示：

值得注意的是，串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求（土豪请自觉无视此提醒）
解决思路如下图：

代码实现大致如下：

/** * 请求异步处理的service实现 * @author Administrator * */ @Service("requestAsyncProcessService") public class RequestAsyncProcessServiceImpl implements RequestAsyncProcessService { @Override public void process(Request request) { try { // 先做读请求的去重 RequestQueue requestQueue = RequestQueue.getInstance(); Map<Integer, Boolean> flagMap = requestQueue.getFlagMap(); if(request instanceof ProductInventoryDBUpdateRequest) { // 如果是一个更新数据库的请求，那么就将那个productId对应的标识设置为true flagMap.put(request.getProductId(), true); } else if(request instanceof ProductInventoryCacheRefreshRequest) { Boolean flag = flagMap.get(request.getProductId()); // 如果flag是null if(flag == null) { flagMap.put(request.getProductId(), false); } // 如果是缓存刷新的请求，那么就判断，如果标识不为空，而且是true，就说明之前有一个这个商品的数据库更新请求 if(flag != null && flag) { flagMap.put(request.getProductId(), false); } // 如果是缓存刷新的请求，而且发现标识不为空，但是标识是false // 说明前面已经有一个数据库更新请求+一个缓存刷新请求了，大家想一想 if(flag != null && !flag) { // 对于这种读请求，直接就过滤掉，不要放到后面的内存队列里面去了 return; } } // 做请求的路由，根据每个请求的商品id，路由到对应的内存队列中去 ArrayBlockingQueue<Request> queue = getRoutingQueue(request.getProductId()); // 将请求放入对应的队列中，完成路由操作 queue.put(request); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 获取路由到的内存队列 * @param productId 商品id * @return 内存队列 */ private ArrayBlockingQueue<Request> getRoutingQueue(Integer productId) { RequestQueue requestQueue = RequestQueue.getInstance(); // 先获取productId的hash值 String key = String.valueOf(productId); int h; int hash = (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // 对hash值取模，将hash值路由到指定的内存队列中，比如内存队列大小8 // 用内存队列的数量对hash值取模之后，结果一定是在0~7之间 // 所以任何一个商品id都会被固定路由到同样的一个内存队列中去的 int index = (requestQueue.queueSize() - 1) & hash; System.out.println("===========日志===========: 路由内存队列，商品id=" + productId + ", 队列索引=" + index); return requestQueue.getQueue(index); } } Cache Aside Pattern 

下面我们来聊聊最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
为什么是删除缓存，而不是更新缓存？
原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
另外更新缓存的代价有时候是很高的，是不是每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？
也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。
如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？
举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；
但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。
实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低，用到缓存才去算缓存。
其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。
像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想，查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都把里面的 1000 个员工的数据也同时查出来。
80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了，先查部门，同时要访问里面的员工，那么这时只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。

最初级的缓存不一致问题及解决方案
问题：先修改数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。
解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。
因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。
比较复杂的数据不一致问题分析
数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库。
但是还没来得及修改，一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。
随后数据变更的程序完成了数据库的修改。
完了，数据库和缓存中的数据不一样了。。。
为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题？
只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题。
如果说你的并发量很低的话，特别是读并发很低，每天访问量就 1 万次，那么很少的情况下，会出现刚才描述的那种不一致的场景。
但是问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况。

解决方案如下：
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。
读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。
一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。
这样的话，一个数据变更的操作，先删除缓存，然后再去更新数据库，但是还没完成更新。
此时如果一个读请求过来，读到了空的缓存，那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的，因此可以做过滤
如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可。
待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。
如果请求还在等待时间范围内，不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回；如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。

高并发的场景下，该解决方案要注意的问题：
1、读请求长时阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时时间范围内返回。
该解决方案，最大的风险点在于，可能数据更新很频繁，导致队列中积压了大量更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库。
所以务必通过一些模拟真实的测试，看看更新数据的频率是怎样的。
另外一点，因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此需要根据自己的业务情况进行测试，可能需要部署多个服务，每个服务分摊一些数据的更新操作。
如果一个内存队列里积压 100 个商品的库存修改操作，每个库存修改操作要耗费 10ms 去完成，那么最后一个商品的读请求，可能等待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后，才能得到数据，这个时候就导致读请求的长时阻塞。
因此，一定要根据实际业务系统的运行情况，去进行一些压力测试和模拟线上环境，去看看最繁忙的时候，内存队列可能会积压多少更新操作，可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会 hang 多少时间。
如果读请求在 200ms 返回，如果你计算过后，哪怕是最繁忙的时候，积压 10 个更新操作，最多等待 200ms，那还可以的。
如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多，那么你就要加机器，让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。
其实根据之前的项目经验，一般来说，数据的写频率是很低的，因此实际上正常来说，在队列中积压的更新操作应该是很少的。
像这种针对读高并发、读缓存架构的项目，一般来说写请求是非常少的，每秒的 QPS 能到几百就不错了。
实际粗略测算一下，如果一秒有 500 的写操作，分成 5 个时间片，每 200ms 就 100 个写操作，放到 20 个内存队列中，每个内存队列，可能就积压 5 个写操作。
每个写操作性能测试后，一般是在 20ms 左右就完成，那么针对每个内存队列的数据的读请求，也就最多 hang 一会儿，200ms 以内肯定能返回了。
经过刚才简单的测算，我们知道，单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的，如果写 QPS 扩大了 10 倍，那么就扩容机器，扩容 10 倍的机器，每个机器 20 个队列。

2、读请求并发量过高
这里还必须做好压力测试，确保恰巧碰上上述情况时，还有一个风险，就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上，看服务能不能扛的住，需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值。
但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新，缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了，然后那些数据对应的读请求过来，并发量应该也不会特别大。

3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过 Nginx 服务器路由到相同的服务实例上。
比如对同一个商品的读写请求，全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请求参数的 hash 路由，也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等。

4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
万一某个商品的读写请求特别高，全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能会造成某台机器的压力过大。
因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以要根据业务系统去看，如果更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大，但是可能某些机器的负载会高一些。

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