如何保证缓存(Redis)与数据库(MySQL)的一致性
2023-12-15 21:58:14 9 举报AI智能生成
如何保证缓存(Redis)与数据库(MySQL)的一致性
作者其他创作
大纲/内容
说明
对于热点数据（经常被查询，但不经常被修改的数据），我们可以将其放入redis缓存中，以增加查询效率，但需要保证从redis中读取的数据与数据库中存储的数据最终是一致的。
前言
客户端对数据库中的数据主要有两类操作
读（SELECT）
Cache Hit
直接从缓存返回数据
Cache Miss
从数据库将数据读入缓存
写（DML）
执行顺序：先更新缓存还是先更新数据库？
更新缓存策略：当缓存中的内容变化时，是选择修改缓存(Update)，还是直接淘汰缓存(Delete)？
正文
淘汰Cache还是更新Cache？
淘汰Cache
优点：操作简单，无论更新操作是否复杂，直接将缓存中的旧值淘汰
缺点：淘汰Cache后，下一次查询无法在Cache中查到，会有一次Cache Miss，这时需要重新读取数据库
更新Cache
优点：命中率高，直接更新缓存，不会有Cache Miss的情况
缺点：更新Cache消耗较大
执行顺序问题：先淘汰缓存还是先更新数据库？数据库是单节点
情景一：更新数据库与淘汰缓存需要先后执行，如果在执行过程中后一步执行失败，哪种方案对业务的影响最小？
先淘汰缓存，再更新数据库
第一步淘汰缓存成功
第二步更新数据库失败
第二步更新数据库失败
再次查询缓存，最多会有一次Cache Miss
先更新数据库，再淘汰缓存
第一步更新数据库成功
第二步淘汰缓存失败
第二步淘汰缓存失败
数据库中是新数据，缓存中是旧数据，即数据不一致
情景二：假设没有操作会执行失败，但执行前一个操作后无法立即完成下一个操作，在并发较大的情况下，可能会导致数据不一致。此时，哪种方案对业务的影响最小？
先淘汰缓存，再更新数据库
正常情况
A线程进行写操作，先淘汰缓存，再更新数据库
B线程进行读操作，发现缓存中没有想要的数据，从数据库中读取更新后的新数据
并发量较大的情况
A线程进行写操作，先成功淘汰缓存，但由于网络或其它原因，还未更新数据库或正在更新
B线程进行读操作，发现缓存中没有想要的数据，从数据库中读取数据，
但此时A线程还未完成更新操作，所以读取到的是旧数据，并且B线程将旧数据放入缓存。
但此时A线程还未完成更新操作，所以读取到的是旧数据，并且B线程将旧数据放入缓存。
此时是没有问题的，因为数据库中的数据还未完成更新，
所以数据库与缓存此时存储的都是旧值，数据没有不一致
所以数据库与缓存此时存储的都是旧值，数据没有不一致
在B线程将旧数据读入缓存后，A线程终于将数据更新完成
此时是有问题的，数据库中是更新后的新数据，缓存中是更新前的旧数据，数据不一致。
如果在缓存中没有对该值设置过期时间，旧数据将一直保存在缓存中，数据将一直不一致，直到之后再次对该值进行修改时才会在缓存中淘汰该值
如果在缓存中没有对该值设置过期时间，旧数据将一直保存在缓存中，数据将一直不一致，直到之后再次对该值进行修改时才会在缓存中淘汰该值
并发量较大的情况下，采用异步更新缓存的策略
A线程进行写操作，先成功淘汰缓存，但由于网络或其它原因，还未更新数据库或正在更新
B线程进行读操作，发现缓存中没有想要的数据，从数据库中读取数据，
但B线程只是从数据库中读取想要的数据，并不将这个数据放入缓存中，所以并不会导致缓存与数据库的不一致
但B线程只是从数据库中读取想要的数据，并不将这个数据放入缓存中，所以并不会导致缓存与数据库的不一致
A线程更新数据库后，通过订阅binlog来异步更新缓存
先更新数据库，再淘汰缓存
正常情况
A线程进行写操作，更新数据库，淘汰缓存
B线程进行读操作，从数据库中读取新的数据
并发较大的情况
情形1
A线程进行写操作，更新数据库，还未淘汰缓存
B线程从缓存中可以读取到旧数据，此时数据不一致
A线程完成淘汰缓存操作
其它线程进行读操作，从数据库中读入最新数据，此时数据一致
情形2
A线程进行写操作，更新数据库，但更新较慢，缓存也未淘汰
B线程进行读操作，读取了缓存中的旧数据
情形3
A线程进行读操作，缓存中没有相应的数据，将从数据库中读数据到缓存
B线程执行写操作，更新数据库，淘汰缓存
B线程写操作完成后，A线程才将数据库的数据读入缓存
结语
单节点下两种方案对比
先淘汰Cache，再更新数据库
采用同步更新缓存的策略，可能会导致数据长时间不一致，
如果用延迟双删来优化，还需要考虑究竟需要延时多长时间的问题——读的效率较高，但数据的一致性需要靠其它手段来保证
如果用延迟双删来优化，还需要考虑究竟需要延时多长时间的问题——读的效率较高，但数据的一致性需要靠其它手段来保证
采用异步更新缓存的策略，不会导致数据不一致
但在数据库更新完成之前，都需要到数据库层面去读取数据，读的效率不太好——保证了数据的一致性，适用于对一致性要求高的业务
但在数据库更新完成之前，都需要到数据库层面去读取数据，读的效率不太好——保证了数据的一致性，适用于对一致性要求高的业务
先更新数据库，再淘汰Cache
无论是同步/异步更新缓存，都不会导致数据的最终不一致，在更新数据库期间，Cache中的旧数据会被读取，可能会有一段时间的数据不一致，但读的效率很好——保证了数据读取的效率，如果业务对一致性要求不是很高，这种方案最合适
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