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Redis学习总结(7)——怎么保持缓存与数据库一致性?
2019/4/21 18:59:13 标签
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原创作者:

发布时间:2019/4/21 18:59:13

原文地址:https://www.toutiao.com/i6587189245553672717/

Redis学习总结(7)——怎么保持缓存与数据库一致性?

作者:一杯甜酒

原文链接CSDN:https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/81482914

将不一致分为三种情况:

1. 数据库有数据,缓存没有数据;

2. 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等;

3. 数据库没有数据,缓存有数据。

Redis学习总结(7)——怎么保持缓存与数据库一致性?

在讨论这三种情况之前,先说明一下我使用缓存的策略,也是大多数人使用的策略,叫做 Cache Aside Pattern。简而言之,就是

1. 首先尝试从缓存读取,读到数据则直接返回;如果读不到,就读数据库,并将数据会写到缓存,并返回。

2. 需要更新数据时,先更新数据库,然后把缓存里对应的数据失效掉(删掉)。

读的逻辑大家都很容易理解,谈谈更新。如果不采取我提到的这种更新方法,你还能想到什么更新方法呢?大概会是:先删除缓存,然后再更新数据库。这么做引发的问题是,如果A,B两个线程同时要更新数据,并且A,B已经都做完了删除缓存这一步,接下来,A先更新了数据库,C线程读取数据,由于缓存没有,则查数据库,并把A更新的数据,写入了缓存,最后B更新数据库。那么缓存和数据库的值就不一致了。另外有人会问,如果采用你提到的方法,为什么最后是把缓存的数据删掉,而不是把更新的数据写到缓存里。这么做引发的问题是,如果A,B两个线程同时做数据更新,A先更新了数据库,B后更新数据库,则此时数据库里存的是B的数据。而更新缓存的时候,是B先更新了缓存,而A后更新了缓存,则缓存里是A的数据。这样缓存和数据库的数据也不一致。按照我提到的这种更新缓存的策略,理论上也是有不一致的风险的,之前在其他的博客文章有看到过,只不过概率很小,我们暂时可以不考虑,后面我们有其他手段来补救。讨论完使用缓存的策略,我们再来看这三种不一致的情况。

1. 对于第一种,在读数据的时候,会自动把数据库的数据写到缓存,因此不一致自动消除.

2. 对于第二种,数据最终变成了不相等,但他们之前在某一个时间点一定是相等的(不管你使用懒加载还是预加载的方式,在缓存加载的那一刻,它一定和数据库一致)。这种不一致,一定是由于你更新数据所引发的。前面我们讲了更新数据的策略,先更新数据库,然后删除缓存。因此,不一致的原因,一定是数据库更新了,但是删除缓存失败了。

3. 对于第三种,情况和第二种类似,你把数据库的数据删了,但是删除缓存的时候失败了。

因此,最终的结论是,需要解决的不一致,产生的原因是更新数据库成功,但是删除缓存失败。

解决方案大概有以下几种:

1. 对删除缓存进行重试,数据的一致性要求越高,我越是重试得快。

2. 定期全量更新,简单地说,就是我定期把缓存全部清掉,然后再全量加载。

3. 给所有的缓存一个失效期。

第三种方案可以说是一个大杀器,任何不一致,都可以靠失效期解决,失效期越短,数据一致性越高。但是失效期越短,查数据库就会越频繁。因此失效期应该根据业务来定。

并发不高的情况:

读: 读redis->没有,读mysql->把mysql数据写回redis,有的话直接从redis中取;

写: 写mysql->成功,再写redis;

并发高的情况:

读: 读redis->没有,读mysql->把mysql数据写回redis,有的话直接从redis中取;

写:异步话,先写入redis的缓存,就直接返回;定期或特定动作将数据保存到mysql,可以做到多次更新,一次保存;

Redis学习总结(7)——怎么保持缓存与数据库一致性?