首页 / 缓存 / 分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3860字，纯文字阅读大概需要6分钟。

内容图文

引言

为什么写这篇文章？

首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析 - 文章图片
但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。

文章结构

本文由以下三个部分组成
1、讲解缓存更新策略
2、对每种策略进行缺点分析
3、针对缺点给出改进方案

正文

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，我们讨论三种更新策略：

  1. 先更新数据库，再更新缓存

  2. 先删除缓存，再更新数据库

  3. 先更新数据库，再删除缓存

应该没人问我，为什么没有先更新缓存，再更新数据库这种策略。

(1)先更新数据库，再更新缓存

这套方案，大家是普遍反对的。为什么呢？有如下两点原因。
原因一（线程安全角度）
同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现
（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。
原因二（业务场景角度）
有如下两点：
（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。

接下来讨论的就是争议最大的，先删缓存，再更新数据库。还是先更新数据库，再删缓存的问题。

(2)先删缓存，再更新数据库

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求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。
那么，如何解决呢？采用延时双删策略
伪代码如下

1

2

3

4

5

6

public void write(String key,Object data){

        redis.delKey(key);

        db.updateData(data);

        Thread.sleep(1000);

        redis.delKey(key);

    }

转化为中文描述就是
（1）先淘汰缓存
（2）再写数据库（这两步和原来一样）
（3）休眠1秒，再次淘汰缓存
这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。
那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
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。
如果你用了mysql的读写分离架构怎么办？
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
（2）请求A将数据写入数据库了，
（3）请求B查询缓存发现，缓存没有值
（4）请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值
（5）请求B将旧值写入缓存
（6）数据库完成主从同步，从库变为新值
上述情形，就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。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(3)种更新策略的解析。


内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析全部内容，希望文章能够帮你解决分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

扫描二维码推送至手机访问。

本文链接：https://qyyshop.com/info/909335.html

来源：【匿名】