業(yè)務場景

在高并發(fā)的業(yè)務場景下，數(shù)據(jù)庫大多數(shù)情況都是用戶并發(fā)訪問最薄弱的環(huán)節(jié)。所以，就需要使用redis做一個緩沖操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問MySQL等數(shù)據(jù)庫。

這個業(yè)務場景，主要是解決讀數(shù)據(jù)從Redis緩存，一般都是按照下圖的流程來進行業(yè)務操作。

讀取緩存步驟一般沒有什么問題，但是一旦涉及到數(shù)據(jù)更新：數(shù)據(jù)庫和緩存更新，就容易出現(xiàn)緩存（Redis）和數(shù)據(jù)庫（MySQL）間的數(shù)據(jù)一致性問題。

不管是先寫MySQL數(shù)據(jù)庫，再刪除Redis緩存；還是先刪除緩存，再寫庫，都有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。

舉一個例子

1.如果刪除了緩存Redis，還沒有來得及寫庫MySQL，另一個線程就來讀取，發(fā)現(xiàn)緩存為空，則去數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)寫入緩存，此時緩存中為臟數(shù)據(jù)。

2.如果先寫了庫，在刪除緩存前，寫庫的線程宕機了，沒有刪除掉緩存，則也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致情況。

因為寫和讀是并發(fā)的，沒法保證順序，就會出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致的問題。

如來解決？這里給出兩個解決方案，先易后難，結合業(yè)務和技術代價選擇使用。

緩存和數(shù)據(jù)庫一致性解決方案

1.第一種方案：采用延時雙刪策略

在寫庫前后都進行redis.del（key）操作，并且設定合理的超時時間。

偽代碼如下

public void write（String key，Object data）{ redis.delKey（key）; db.updateData（data）; Thread.sleep（500）; redis.delKey（key）; }

2.具體的步驟就是：

1）先刪除緩存

2）再寫數(shù)據(jù)庫

3）休眠500毫秒

4）再次刪除緩存

那么，這個500毫秒怎么確定的，具體該休眠多久呢？

需要評估自己的項目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務邏輯的耗時。這么做的目的，就是確保讀請求結束，寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。

當然這種策略還要考慮redis和數(shù)據(jù)庫主從同步的耗時。最后的的寫數(shù)據(jù)的休眠時間：則在讀數(shù)據(jù)業(yè)務邏輯的耗時基礎上，加幾百ms即可。比如：休眠1秒。

3.設置緩存過期時間

從理論上來說，給緩存設置過期時間，是保證最終一致性的解決方案。所有的寫操作以數(shù)據(jù)庫為準，只要到達緩存過期時間，則后面的讀請求自然會從數(shù)據(jù)庫中讀取新值然后回填緩存。

4.該方案的弊端

結合雙刪策略+緩存超時設置，這樣最差的情況就是在超時時間內(nèi)數(shù)據(jù)存在不一致，而且又增加了寫請求的耗時。

2、第二種方案：異步更新緩存（基于訂閱binlog的同步機制）

1.技術整體思路：

MySQL binlog增量訂閱消費+消息隊列+增量數(shù)據(jù)更新到redis

1）讀Redis：熱數(shù)據(jù)基本都在Redis

2）寫MySQL：增刪改都是操作MySQL

3）更新Redis數(shù)據(jù)：MySQ的數(shù)據(jù)操作binlog，來更新到Redis

2.Redis更新

1）數(shù)據(jù)操作主要分為兩大塊：

一個是全量（將全部數(shù)據(jù)一次寫入到redis）

一個是增量（實時更新）

這里說的是增量，指的是mysql的update、insert、delate變更數(shù)據(jù)。

2）讀取binlog后分析 ，利用消息隊列，推送更新各臺的redis緩存數(shù)據(jù)。

這樣一旦MySQL中產(chǎn)生了新的寫入、更新、刪除等操作，就可以把binlog相關的消息推送至Redis，Redis再根據(jù)binlog中的記錄，對Redis進行更新。

其實這種機制，很類似MySQL的主從備份機制，因為MySQL的主備也是通過binlog來實現(xiàn)的數(shù)據(jù)一致性。

這里可以結合使用canal（阿里的一款開源框架），通過該框架可以對MySQL的binlog進行訂閱，而canal正是模仿了mysql的slave數(shù)據(jù)庫的備份請求，使得Redis的數(shù)據(jù)更新達到了相同的效果。

當然，這里的消息推送工具你也可以采用別的第三方：kafka、rabbitMQ等來實現(xiàn)推送更新Redis

作者：IT知識課堂