RedisMySQL缓存双写不一致如何处理

2024-07-24 12:33:17

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供稿：网友

　　本篇内容主要讲解“Redis、MySQL缓存双写不一致如何解决”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Redis、MySQL缓存双写不一致如何解决”吧!

　　给缓存数据设置过期时间

　　先做一个说明，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。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，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。因此，接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。

　　在这里，我们先讨论三种更新策略：

　　先更新数据库，再删除缓存
　　
先更新数据库，再更新缓存

　　先删除缓存，再更新数据库

　　这套方案，大家普遍反对。为什么呢？有如下两点：

　　原因一（业务场景角度）

　　（1）如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。

　　（2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

　　先删除缓存，再更新数据库

　　该方案会导致不一致原因是。同时一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形：

　　（1）请求A进行写操作，删除缓存

　　（2）请求B查询发现缓存不存在

　　（3）请求B去数据库查询得到旧值

　　（4）请求B将旧值写入缓存

　　（5）请求A将新值写入数据库

　　上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

　　原因二（线程安全角度）

　　（1）线程A更新了数据库

　　（2）线程B更新了数据库

　　（3）线程B更新了缓存

　　（4）线程A更新了缓存

　　这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。

　　那么，如何解决呢？采用延时双删策略

　　缓存延时双删

　　public class CacheServiceImpl implements ICacheService {

　　    @Resource

　　    private RedisOperator redisOperator;

　　    @Autowired

　　    private IShopService shopService;

　　    //1. 采用延时双删，解决数据库和缓存的一致性

　　    @Override

　　    public void updateHotCount(String id) {

　　        try {

　　            //删除缓存

　　            redisOperator.del("redis_key_" + id);

　　            //更新数据库

　　            shopService.updataHotShop();

　　            Thread.sleep(1000);//休眠1秒

　　            //延时删除

　　解释：

　　先淘汰缓存

　　再写数据库

　　休眠1秒，再淘汰缓存（这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。）

　　针对上面的情形，读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后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。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。

　　如果数据库采用了读写分离架构，这么办？（主库负责写操作，从库负责读操作）

　　ok，在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

　　（1）请求A进行写操作，删除缓存，请求A把数据写入主库，还没开始同步从库

　　（2）（1s内）请求B查询缓存，没有发现缓存，请求B去从库查询，这时还没有完成主从同步，查到是旧值，并且把旧值写入缓存。

　　（3）主库完成主从同步，从库变为新值

　　上述流程，就是数据不一致问题，还使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础之上，加几百ms

　　采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？

　　ok，那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。

　　第二次删除,如果删除失败怎么办？

　　这是个非常好的问题，因为第二次删除失败，就会出现如下情形。还是有两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作，为了方便，假设是单库：

　　（1）请求A进行写操作，删除缓存

　　（2）请求B查询发现缓存不存在

　　（3）请求B去数据库查询得到旧值

　　（4）请求B将旧值写入缓存

　　（5）请求A将新值写入数据库

　　（6）请求A试图去删除请求B写入对缓存值，结果失败了。

　　ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败，会再次出现缓存和数据库不一致的问题。

　　如何解决呢？

　　具体解决方案，且看博主对第先更新数据库，再删缓存种更新策略的解析。

　　删除缓存重试机制

　　不管是延时双删还是Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存，都可能会存在第二步的删除缓存失败，导致的数据不一致问题。可以使用这个方案优化：删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功就可以了呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制

　　到此，相信大家对“Redis、MySQL缓存双写不一致如何解决”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！

（编辑：武林网）

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