如何保證Redis快取與資料庫的一致性

這篇文章為大家帶來了關於Redis的相關知識，其中主要介紹如何保證redis快取與資料庫的一致性相關問題，其中包括了更新快取和更新資料庫等等，希望對大家有幫助。

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#1、四個同步策略：

想要確保緩存與資料庫的雙寫一致，一共有4種方式，即4種同步策略：

1. 先更新緩存，再更新資料庫；
2. 先更新資料庫，再更新快取；
3. 先刪除快取，再更新資料庫；
4. 先更新資料庫，再刪除快取。

從這4種同步策略中，我們需要做出比較的是：

更新快取與刪除快取哪種方式比較適合？應該先操作資料庫還是先操作快取？

2、更新快取還是刪除快取

下面，我們來分析一下，應該採用更新快取還是刪除快取的方式。

2.1 更新快取

優點：每次資料變更都會及時更新緩存，所以查詢時不容易出現未命中的情況。

缺點：更新快取的消耗比較大。如果資料需要經過複雜的計算再寫入緩存，那麼頻繁的更新緩存，就會影響伺服器的效能。如果是寫入資料頻繁的業務場景，那麼可能頻繁的更新快取時，卻沒有業務讀取該資料。

2.2 刪除快取

優點：操作簡單，無論更新操作是否複雜，都是直接刪除快取中的資料。

缺點：刪除快取後，下次查詢快取會出現未命中，這時需要重新讀取一次資料庫。從上面的比較來看，一般情況下，刪除快取是更優的方案。

3、先操作資料庫還是快取

下面，我們再來分析一下，應該先操作資料庫還是先操作快取。
首先，我們將先刪除快取與先更新資料庫，在出現失敗時做一個比較：

3.1 先刪除快取再更新資料庫

如上圖，是先刪除快取再更新資料庫，出現失敗時可能出現的問題：

• 執行緒A刪除快取成功，執行緒A更新資料庫失敗；
• 線程B從快取中讀取資料；由於快取被刪，進程B無法從快取中得到數據，進而從資料庫讀取資料；此時資料庫中的資料更新失敗，線程B從資料庫成功取得舊的數據，然後將資料更新到了快取。
• 最終，快取和資料庫的資料是一致的，但仍然是舊的資料

3.2 先更新資料庫再刪除快取

如上圖，是先更新資料庫再刪除緩存，在出現失敗時可能出現的問題：

• 執行緒A更新資料庫成功，執行緒A刪除快取失敗；
• 執行緒B讀取快取成功，由於快取刪除失敗，所以執行緒B讀取到的是快取中舊的資料。
• 最後線程A刪除快取成功，有別的線程訪問緩存同樣的數據，與資料庫中的數據是一樣。
• 最終，快取和資料庫的資料是一致的，但是會有一些執行緒讀到舊的資料。

經過上面的比較，我們發現在出現失敗的時候，是無法明確分辨出先刪快取和先更新資料庫哪個方式更好，以為它們都存在問題。後面我們會進一步對這兩種方式進行比較，但是在這裡我們先探討一下，上述場景出現的問題，該如何解決呢？

實際上，無論上面我們採用哪種方式去同步快取與資料庫，在第二步出現失敗的時候，都建議採用重試機制解決，上面兩張圖中已經畫了。

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下面我們再將先刪快取與先更新資料庫，在沒有出現失敗時進行比較：

#如上圖，是先刪除快取再更新資料庫，在沒有出現失敗時可能出現的問題：

• 線程A刪除快取成功；
• 線程B讀取快取失敗；
• 線程B讀取資料庫成功，得到舊的資料；
• 線程B將舊的資料成功地更新到了快取；
• 線程A將新的資料成功地更新到資料庫。

可見，進程A的兩步驟操作都成功，但由於存在並發，在這兩個步驟之間，進程B存取了快取。 最終結果是，快取中儲存了舊的數據，而資料庫中儲存了新的數據，二者數據不一致。

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如上圖，是先更新資料庫再刪除緩存，在沒有出現失敗時可能出現的問題：

• 線程A更新資料庫成功；
• 線程B讀取快取成功；
• 線程A刪除快取成功。

可見，最終快取與資料庫的資料是一致的，而且都是最新的資料。但線程B在這個過程裡讀到了舊的數據，可能還有其他線程也像線程B一樣，在這兩步之間讀到了緩存中舊的數據，但因為這兩步的執行速度會比較快，所以影響不大。對於這兩步驟之後，其他行程再讀取快取資料的時候，就不會出現類似進程B的問題了。

最終結論：

經過比較你會發現，先更新資料庫、再刪除快取是影響更小的方案。如果第二步出現失敗的情況，則可以採用重試機制解決問題。

4、延時雙刪

上面我們提到，如果是先刪快取、再更新資料庫，在沒有出現失敗時可能會導致數據的不一致。如果在實際的應用中，出於某些考慮我們需要選擇這種方式，那麼有辦法解決這個問題嗎？答案是有的，就是採用延時雙刪的策略，延時雙刪的基本想法如下：

##刪除快取；
1. 更新資料庫;
2. sleep N毫秒；
3. 再次刪除快取。

4. 	public void write(String key, Object data) {
           Redis.delKey(key);
           db.updateData(data);
           Thread.sleep(1000);
           Redis.delKey(key);
       }

阻塞一段時間之後，再刪除緩存，就可以把這個過程中快取中不一致的資料刪除掉。而具體的時間，要評估你這項業務的大致時間，按照這個時間來設定即可。

4.1 採用讀寫分離的架構怎麼辦？

如果資料庫採用的是讀寫分離的架構，那麼又會出現新的問題，如下圖：

此時來了兩個請求，請求A（更新操作) 和請求B（查詢操作）

請求A 更新操作，刪除了Redis；
1. 請求主庫進⾏更新操作，主庫與從庫進行同步資料的操作;
2. 請B 查詢操作，發現Redis 中沒有數據；
3. 去從庫中拿去數據；
4. 此時同步數據還未完成，拿到的數據是舊資料；

此時的解決方法就是如果是對Redis 進行填充資料的查詢資料庫操作，那麼就強制將其指向主庫進⾏查詢。

刪除失敗了怎麼辦？

如果刪除依然失敗，則可以增加重試的次數，但是這個次數要有限制，當超出一定的次數時，要採取報錯、記日誌、發郵件提醒等措施。

5、利用訊息佇列進行刪除的補償

先更新資料庫，後刪除快取這⼀種情況也會出現問題，例如更新資料庫成功了，但是在刪除快取的階段出錯了沒有刪除成功，那麼此時再讀取快取的時候每次都是錯誤的資料了。

此時解決方案就是利用訊息佇列進行刪除的補償。具體的業務邏輯⽤語⾔描述如下：

請求線程A 先對資料庫進行更新操作；
1. 在對Redis 進行刪除操作的時候發現報錯，刪除失敗；
2. 此時將Redis 的key 作為訊息體傳送到訊息佇列中；
3. 系統接收到訊息佇列發送的訊息後再次對Redis 進行刪除動作；

但這個方案會有⼀個缺點就是會對業務代碼造成大量的侵入，深深的耦合在⼀起，所以這時會有⼀個優化的方法，我們知道對Mysql 資料庫更新操作後再binlog 日誌中我們都能夠找到對應的操作，那麼我們可以訂閱Mysql 資料庫的binlog 日誌對快取進行操作。

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