Redis 缓存经常会遇到有 4 个方面:
只要我们使用 Redis 缓存,就会面对缓存和数据库间的一致性保证问题。如果数据不一致,业务应用从缓存中读取的数据就不是最新数据。比如,把电商商品的库存信息缓存在 Redis 中,如果库存信息不对,那么业务层下单操作就可能出错。
数据一致性包含两种情况:
不符合这两种情况的就属于缓存和数据库的数据不一致问题了。当缓存的读写模式不同时,缓存数据不一致的发生情况不一样,应对方法也会有所不同,根据是否接收写请求,把缓存分成读写缓存和只读缓存。
读写缓存:
如果要对数据进行增删改,就需要在缓存中进行,根据采取的写回策略,决定是否同步写回到数据库中:
只读缓存:
如果有数据新增,会直接写入数据库; 而有数据删改时,把只读缓存中的数据标记为无效。应用后续再访问这些增删改的数据时,因为缓存中没有相应的数据,就会发生缓存缺失。应用再从数据库中把数据读入缓存,这样后续再访问数据时,就能够直接从缓存中读取了。
Tomcat 向 MySQL 中写入和删改数据,如下图:
Tomcat 上运行的应用,无论是新增(Insert 操作)、修改(Update 操 作)、还是删除(Delete 操作)数据 X,都会直接在数据库中增改删。如果应用执行的是修改或删除操作,还会删除缓存的数据 X。
新增数据和删改数据的数据不一致的情况:
重试机制:
把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中。
刚刚说的是在更新数据库和删除缓存值的过程中,其中一个操作失败的情况,实际上即使这两个操作第一次执行时都没有失败,当有大量并发请求时,应用还是有可能读到不一致的数据。
情况一:先删除缓存,再更新数据库。
假设线程 A 删除缓存值后,还没有来得及更新数据库(比如说有网络延迟),线程 B 就开始读取数据了,线程 B 会发现缓存缺失,去数据库读取。这会带来两个问题:
等到线程 B 从数据库读取完数据、更新了缓存后,线程 A 才开始更新数据库,此时缓存中的数据是旧值,而数据库中的是最新值,两者就不一致了。
延迟双删: 在线程 A 更新完数据库值以后,让它先 sleep 一小段时间,再进行一次缓存删除操作。为了让线程 B 能够先从数据库读取数据,再把缺失的数据写入缓存,然后线程 A 再进行删除。所以线程 A sleep 的时间,就需要大于线程 B 读取数据再写入缓存的时间。在业务程序运行的时候, 统计下线程读数据和写缓存的操作时间,以此为基础来进行估算sleep时间。 其它线程读取数据时,会发现缓存缺失,会从数据库中读取最新值。
延迟双删方案的伪代码示例:
redis.delKey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
redis.delKey(X)
情况二:先更新数据库值,再删除缓存值。
如果线程 A 删除了数据库中的值,但还没来得及删除缓存值,线程 B 就开始读取数据了,线程 B 查询缓存时,发现缓存命中,会直接从缓存中读取旧值。如果其他线程并发读缓存的请求不多,就不会有很多请求读取到旧值。而且线程 A 一般也会很快删除缓存值,其他线程再次读取时,会发生缓存缺失,进而从数据库中读取最新值。所以这种情况对业务的影响较小。
缓存和数据库的数据不一致一般是由两个原因导致:
Redis 缓存和数据库 不一致的问题,可以分成读写缓存和只读缓存两种情况进行分析:
建议优先使用先更新数据库再删除缓存的方法,原因有两个:
先更新数据库再删除缓存需要注意:如果业务层要求必须读取一致的数据,就需要在更新数据库时,先在 Redis 缓存客户端暂存并发读请 求,等数据库更新完、缓存值删除后,再读取数据从而保证数据一致性。
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