读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现 <强>缓存(复述)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
不管是先写MySQL数据库,再删除复述,缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子:
1。如果删除了缓存复述,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。
2。如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
如来解决?这里给出两个解决方案,先易后难,结合业务和技术代价选择使用。
<强>缓存和数据库一致性解决方案
<强>第一种方案:采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(关键)操作,并且设定合理的超时时间。
伪代码如下
公共空写(字符串键,对象数据){redis.delKey(关键);db.updateData(数据);thread . sleep (500); redis.delKey(关键);}
<强> 2。具体的步骤就是:
1)先删除缓存
2)再写数据库
3)休眠500毫秒
4)再次删除缓存
<强>那么,这500个毫秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。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。
当然这种策略还要考虑复述和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间:则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百女士即可。比如:休眠1秒。
<强> 3。设置缓存过期时间
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。所有的写操作以数据库为准,只要到达缓存过期时间,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。
<>强4。该方案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置,这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致,而且又增加了写请求的耗时。
<强>第二种方案:异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
<强> 1。技术整体思路:
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到复述,
<强> 1)读复述:强热数据基本都在复述,
<强> 2)写MySQL: 强增删改都是操作MySQL
<强> 3)更新复述,数据: MySQ的数据操作binlog,来更新到复述,
<强> 2.复述更新
<强> 1)数据操作主要分为两大块:
-
<李>一个是全量(将全部数据一次写入到复述)
<李>
一个是增量(实时更新)
*这里说的是增量,指的是mysql的更新、插入、告发变更数据。
<强> 2)读取binlog后分析,利用消息队列,推送更新各台的复述,缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入,更新,删除等操作,就可以把binlog相关的消息推送至复述,复述,再根据binlog中的记录,对复述,进行更新。
其实这种机制,很类似MySQL的主从备份机制,因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
这里可以结合使用运河(阿里的一款开源框架),通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅,而运河正是模仿了MySQL的奴隶数据库的备份请求,使得复述的数据更新达到了相同的效果。
当然,这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方:卡夫卡,rabbitMQ等来实现推送更新R
