Redis 缓存和 MySQL 数据一致性方案详解

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需求

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。

缓存和数据库一致性解决方案

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
public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(500);
redis.delKey(key);
}
  • 具体步骤
  1. 先删除缓存
  2. 再写数据库
  3. 休眠一定时间
  4. 再次删除缓存
  • 那么,这个休眠时间怎么确定的,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进缓存。

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。

异步更新缓存(基于订阅 binlog 的同步机制)

整体思路

MySQL binlog 增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到 redis

  1. 读 Redis:热数据基本都在 Redis

  2. 写 MySQL:增删改都是操作 MySQL

  3. 更新 Redis 数据:MySQL 的数据操作 binlog 来更新到 Redis

Redis 更新

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、delete 变更数据之后,读取 binlog 并分析,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,相关的 MySQL 数据库主从同步一致性可以参考:MySQL 数据库主从同步的 3 种一致性方案实现,及优劣比较

相关链接

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如何保持 mysql 和 redis 中数据的一致性? - 知乎