需求起因
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作。
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,就容易出现缓存(Redis)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Redis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Redis,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。
缓存和数据库一致性解决方案
1.第一种方案:采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。
伪代码如下
public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(500);
redis.delKey(key);
}
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
那么,这个500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redis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ms即可。比如:休眠1秒。
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。
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。
2、第二种方案:异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
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redis
1)读Redis:热数据基本都在Redis
2)写MySQL:增删改都是操作MySQL
3)更新Redis数据:MySQ的数据操作binlog,来更新到Redis
2.Redis更新
1)数据操作主要分为两大块:
一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
一个是增量(实时更新)
这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
2)读取binlog后分析 ,利用消息队列,推送更新各台的redis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Redis,Redis再根据binlog中的记录,对Redis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canal(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canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求,使得Redis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:kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。
以上是Redis缓存和MySQL数据一致性的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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