缓存一致性?get💡
大家好,我是老三,今天又是被算法致郁的一天,写篇文章缓一缓。
这篇文章,我们来看看缓存一致性问题。
缓存一致性
我接下来会巴巴说一堆缓存一致性,但是——
作为一名暴躁老哥,我先把结论撂这了!
缓存和数据库的强一致性无法实现!
CAP理论了解一下,缓存适用的场景属于CAP中的AP,是非强一致性的场景。
那还扯个犊子的缓存一致性?洗洗睡吧。
BASE理论接着了解一下,强一致性保证不了,那只好委屈求全,尽量保证最终一致性呗。
最终一致性强调的是系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终能够达到一个一致的状态。因此,最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致,而不需要实时保证系统数据的强一致性。
所以,我们追求的是尽可能保证缓存和数据库的最终一致性。
先更新数据库,再删除缓存
Cache Aside Pattern
在开始之前,我们先来科普一下缓存+数据库读写,最经典的Cache Aside Pattern。
- 读取:先读取缓存,缓存里没有,读取数据库,然后返回响应,顺斌保存缓存
- 更新:先更新数据库,然后删除缓存
为什么是删除缓存,而不是更新缓存?
- 并发情况下更新缓存可能会带来种种问题,直接删除缓存更加稳妥。
- 缓存更新在很多时候需要耗费资源,直接删除,用时再从数据库读取,写进缓存,更省性能。
一致性问题
那么我们采用这种先更新数据库,再删除缓存,可能会出现什么问题呢?
假如,我们更新数据库成功,接下来还没来删除缓存,或者删除缓存失败怎么办?
那么很明显,这时候其它线程进来读的就是脏数据。
那怎么解决呢?
解决方案
既然删除缓存失败会导致脏数据,那我们就想办法让它能删除成功呗。
消息队列重试机制
我们可以引入一个重试机制。
如果删除缓存失败,向消息队列发送消息,把删除失败的key放进去,消费消息队列,获取要删除的key,然后去重试删除。
但是,这么干,好好的业务,咱们又引入了消息队列,对现有的业务造成了入侵,复杂度又提升了。
监听binlog异步删除
其实还有另外一种办法,我们可以用一个服务(比如阿里的 canal)去监听数据库的binlog,获取需要操作的数据。
然后用另外一个服务获取订阅程序传来的信息,进行缓存删除操作。
这样一来,对我们本身的业务入侵就小了很多。
先删除缓存,再更新数据库
一致性问题
我们看一下,如果先删除缓存,再更新数据库可能会带来什么问题。
在并发情况下,先删除缓存,再更新数据库,此时数据库还未更新成功,这时候有其它线程进来了,读取缓存,缓存不存在,读取数据库,读取的是旧值,这时候,缓存不一致就发生了。
解决方案
延时双删
延时双删是什么意思呢?
就是在删除缓存,更新数据库之后,休眠一段时间后,再次删除缓存。
延时删除之后,就把缓存里缓存的旧值给删除了。
再有请求进来,就是读取数据库里的新值,再把新值保存进缓存。
当然,第二次删除也有失败的可能,怎么办呢?重试。那怎么重试呢?前面写了。
关于删除,还有一个兜底的方案——设置缓存过期时间
,这样一来,哪怕缓存了脏数据,但是脏数据总有过期的时候,不至于一直不一致。
总结
我们来简单总结一下,首先对缓存的操作,删除优于更新,所以要删除,而不是更新。
删除缓存两种方式:
- 先更新数据库,在删除缓存。缓存不一致的两种处理方式是
消息队列重试机制
和binlog异步删除
。 - 先删除缓存,再更新数据库。缓存不一致的处理方式是
延时双删
。
当然,这些方案无疑都增加了系统的复杂度。
如果不是并发特别高的话,就没有必要过度设计。
简单的事情重复做,重复的事情认真做,认真的事情有创造性地做。
我是三分恶,一个努力学习中的程序员。
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不迷路,咱们下期见!
参考:
[1]. 缓存与数据库一致性问题深度剖析
[3]. 面试官:缓存一致性问题怎么解决?
[4]. 美团二面:Redis与MySQL双写一致性如何保证?
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