今天就跟大家聊聊有关如何浅析数据库与缓存的双写一致性问题,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
缓存由于其高并发和高性能的特性,在项目中被广泛使用。读缓存流程如下图:
双写一致性有以下三个要求:
- <李>
缓存不能读到脏数据
李> <李>缓存可能会读到过期数据,但要在可容忍时间内实现最终一致
李> <李>这个可容忍时间尽可能的小
李>要想同时满足上面三条,可以采用读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。但是,串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,要用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求。
所以,在这里,我们讨论三种常见方法:
- <李>
先更新数据库,再更新缓存
李> <李>先删除缓存,再更新数据库
李> <李>先更新数据库,再删除缓存
李>1。先更新数据库,再更新缓存
这种方法是大家普遍反对的,原因集中在下面两点:
原因1:线程安全角度。
同时有请求一个和请求B进行更新操作,那么会出现:
- <李>
线程一个更新了数据库
李> <李>线程B更新了数据库
李> <李>线程B更新了缓存
李> <李>线程一个更新了缓存
李>这就出现请求一个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却比一个更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑。
“先更新缓存,再更新数据库“这种方案同理,也是造成脏数据,所以不被考虑
引用>原因2:业务场景角度。
有如下两点:<李>
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。
李> <李>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。
李>如果一定要更新缓存,可以考虑给缓存数据增加版本号
引用>
![]()
2。先删除缓存,再更新数据库
该方案同样会导致不一致。同时有请求一个和请求B进行更新操作,那么会出现:
<李>
请求一进行写操作,删除缓存
李> <李>请求B查询发现缓存不存在
李> <李>请求B去数据库查询得到旧值
李> <李>请求B将旧值写入缓存
李> <李>请求一个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。
李>
![]()
解决方法:
<李>
先删除缓存
李> <李>再写数据库(这两步和原来一样)
李> <李>休眠一定时间(例如1秒或200 ms),再次删除缓存。这么做,可以将缓存脏数据再次删除。
李>然而这种解决方案由于要休眠线程还是很影响吞吐量的
引用>3。先更新数据库,再删除缓存
这种方案是很多工程采用的方案,我们来看下是否一定安全。
假设有两个请求,一个请求一个做查询操作,一个请求B做更新操作,那么会有如下情形产生<李>
缓存刚好失效
李> <李>请求一个查询数据库,得一个旧值
李> <李>请求B将新值写入数据库
如何浅析数据库与缓存的双写一致性问题