Mysql和Redis数据如何保持一致

先阐明一下Mysql和Redis的关系:Mysql是数据库,用来持久化数据,一定程度上保证数据的可靠性;Redis是用来当缓存,用来提升数据访问的性能。

关于如何保证Mysql和Redis中的数据一致(即缓存一致性问题),这是一个非常经典的问题。

使用过缓存的人都应该知道,在实际应用场景中,要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样,很难做到。

基本上都是尽可能让他们的数据在绝大部分时间内保持一致,并保证最终是一致的。

缓存不一致是如何产生的

如果数据一直没有变更,那么就不会出现缓存不一致的问题。

通常缓存不一致是发生在数据有变更的时候。 因为每次数据变更你需要同时操作数据库和缓存,而他们又属于不同的系统,无法做到同时操作成功或失败,总会有一个时间差。在并发读写的时候可能就会出现缓存不一致的问题(理论上通过分布式事务可以保证这一点,不过实际上基本上很少有人这么做)。

虽然没办法在数据有变更时,保证缓存和数据库强一致,但对缓存的更新还是有一定设计方法的,遵循这些设计方法,能够让这个不一致的影响时间和影响范围最小化。

缓存更新的几种设计

缓存更新的设计方法大概有以下四种:

  • 先删除缓存,再更新数据库(这种方法在并发下最容易出现长时间的脏数据,不可取)
  • 先更新数据库,删除缓存(Cache Aside Pattern)
  • 只更新缓存,由缓存自己同步更新数据库(Read/Write Through Pattern)
  • 只更新缓存,由缓存自己异步更新数据库(Write Behind Cache Pattern)

接下来详细介绍一些这四种设计方法

先删除缓存,再更新数据库

这种方法在并发读写的情况下容易出现缓存不一致的问题

Mysql和Redis数据如何保持一致插图

 

如上图所示,其可能的执行流程顺序为:

  • 客户端1 触发更新数据A的逻辑
  • 客户端2 触发查询数据A的逻辑
  • 客户端1 删除缓存中数据A
  • 客户端2 查询缓存中数据A,未命中
  • 客户端2 从数据库查询数据A,并更新到缓存中
  • 客户端1 更新数据库中数据A

可见,最后缓存中的数据A跟数据库中的数据A是不一致的,缓存中的数据A是旧的脏数据。

因此一般不建议使用这种方式。

先更新数据库,再让缓存失效

这种方法在并发读写的情况下,也可能会出现短暂缓存不一致的问题

Mysql和Redis数据如何保持一致插图1

 

如上图所示,其可能执行的流程顺序为:

  • 客户端1 触发更新数据A的逻辑
  • 客户端2 触发查询数据A的逻辑
  • 客户端3 触发查询数据A的逻辑
  • 客户端1 更新数据库中数据A
  • 客户端2 查询缓存中数据A,命中返回(旧数据)
  • 客户端1 让缓存中数据A失效
  • 客户端3 查询缓存中数据A,未命中
  • 客户端3 查询数据库中数据A,并更新到缓存中

可见,最后缓存中的数据A和数据库中的数据A是一致的,理论上可能会出现一小段时间数据不一致,不过这种概率也比较低,大部分的业务也不会有太大的问题。

只更新缓存,由缓存自己同步更新数据库(Read/Write Through Pattern)

这种方法相当于是业务只更新缓存,再由缓存去同步更新数据库。 一个Write Through的 例子如下:

Mysql和Redis数据如何保持一致插图2

 

如上图所示,其可能执行的流程顺序为:

  • 客户端1 触发更新数据A的逻辑
  • 客户端2 触发查询数据A的逻辑
  • 客户端1 更新缓存中数据A,缓存同步更新数据库中数据A,再返回结果
  • 客户端2 查询缓存中数据A,命中返回

Read Through 和 WriteThrough 的流程类似,只是在客户端查询数据A时,如果缓存中数据A失效了(过期或被驱逐淘汰),则缓存会同步去数据库中查询数据A,并缓存起来,再返回给客户端

这种方式缓存不一致的概率极低,只不过需要对缓存进行专门的改造。

只更新缓存,由缓存自己异步更新数据库(Write Behind Cache Pattern)

这种方式性详单于是业务只操作更新缓存,再由缓存异步去更新数据库,例如:

Mysql和Redis数据如何保持一致插图3

 

如上图所示,其可能的执行流程顺序为:

  • 客户端1 触发更新数据A的逻辑
  • 客户端2 触发查询数据A的逻辑
  • 客户端1 更新缓存中的数据A,返回
  • 客户端2 查询缓存中的数据A,命中返回
  • 缓存异步更新数据A到数据库中

这种方式的优势是读写的性能都非常好,基本上只要操作完内存后就返回给客户端了,但是其是非强一致性,存在丢失数据的情况。

如果在缓存异步将数据更新到数据库中时,缓存服务挂了,此时未更新到数据库中的数据就丢失了。

总结

上面讲到的几种缓存更新的设计方式,都是前人总结出来的经验,这些方式或多或少都有一些弊端,并不完美,实际上也很难有完美的设计。 大家在做系统设计的时候,也不要去追求完美,要有一些取舍,找到一种最适合自己业务场景的方式就行

作者:追光者

文章来源于互联网:Mysql和Redis数据如何保持一致

THE END
分享
二维码