Redis和MySQL数据一致性方案详解

时间:2021-6-2 作者:qvyue

一、需求起因

高并发业务场景,数据库通常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。

Redis和MySQL数据一致性方案详解

从 Redis 读数据,一般都是按照下图的流程来进行业务操作:

Redis和MySQL数据一致性方案详解

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。不管是先写数据库,再删除缓存;还是先删除缓存,再写数据库,都有可能出现数据不一致的情况。比如:

  1. 如果删除了缓存,还没有来得及写库,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,无法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。如何解决?

二、缓存和数据库一致性解决方案

Redis和MySQL数据一致性方案详解

1️⃣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:

//具体的步骤:先删除缓存;再写数据库;休眠500毫秒;再次删除缓存。
public void write(String key,Object data){
   redis.delKey(key);
   db.updateData(data);
//不休眠的话,读请求还有可能未结束,造成脏数据
   Thread.sleep(500);
   redis.delKey(key);
}

这个500毫秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?
需要评估具体项目的读数据业务逻辑的耗时。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。最后的写数据的休眠时间:在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百毫秒即可。比如:休眠 1 秒。

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。

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。

2️⃣异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)

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

读 Redis:热数据基本都在 Redis
写 MySQL:增删改都是操作 MySQL
更新 Redis 数据:MySQL 的数据操作 binlog,来更新到 Redis

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也可以采用别的第三方:kafka、RabbitMQ等来实现推送更新 Redis。

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