文章482
标签257
分类63

怎么保证Redis和DB中的数据一致

只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?本篇文章探讨了如何保证Redis和DB中的数据一致

本文转自: 怎么保证 Redis 和 db 中的数据一致


前言

首先需要考虑到: 更新数据库或者更新缓存都有可能失败,应当在这种前提下分析业务带来的影响

一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果系统不是严格要求缓存+数据库必须保持一致性的话,最好不要使用: 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去

因为串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求


Cache Aside Pattern

最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern:

  • 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应
  • 更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存

为什么是删除缓存,而不是更新缓存?

原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景,缓存不单单是数据库中直接取出来的值

比如可能更新了某个表的一个字段,然后其对应的缓存,是需要查询另外两个表的数据并进行运算,才能计算出缓存最新的值的

另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是每次修改数据库的时候,都一定要将其对应的缓存更新一份?也许有的场景是这样,但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景,就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表,缓存也频繁更新。但是问题在于,这个缓存到底会不会被频繁访问到?

举个栗子,一个缓存涉及的表的字段,在 1 分钟内就修改了 20 次,或者是 100 次,那么缓存更新 20 次、100 次;但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次,有大量的冷数据。实际上,如果你只是删除缓存的话,那么在 1 分钟内,这个缓存不过就重新计算一次而已,开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存

其实删除缓存,而不是更新缓存,就是一个lazy计算的思想,不要每次都重新做复杂的计算,不管它会不会用到,而是让它到需要被使用的时候再重新计算

像mybatis,hibernate都有懒加载思想: 查询一个部门,部门带了一个员工的 list,没有必要说每次查询部门,都把里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况,查这个部门,就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门,同时要访问里面的员工,那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候,才会去数据库里面查询 1000 个员工


① 最初级的缓存不一致问题及解决方案

问题:先更新数据库,再删除缓存。如果删除缓存失败了,那么会导致数据库中是新数据,缓存中是旧数据,数据就出现了不一致

解决思路:先删除缓存,再更新数据库: 如果数据库更新失败了,那么数据库中是旧数据,缓存中是空的,那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有,所以去读了数据库中的旧数据,然后更新到缓存中


解决方案: 采用 cache aside pattern 并发更新操作的时候可以先删除缓存,然后更新数据库

此方案下的更新操作情况:

  • 删除缓存失败,那么不会去执行update操作
  • 删除缓存成功,update失败,读请求还是会将旧值写回到Redis中
  • 删除缓存成功,update成功,读请求会将新值写回到Redis中

② 比较复杂的数据不一致问题分析

数据发生了变更,先删除了缓存,然后要去修改数据库,此时还没修改。一个请求过来,去读缓存,发现缓存空了,去查询数据库,查到了修改前的旧数据,放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。完了,数据库和缓存中的数据不一样了…


为什么上亿流量高并发场景下,缓存容易出现这个问题?

只有在对一个数据在并发的进行读写的时候,才可能会出现这种问题

如果并发量很低的话,特别是读并发很低,每天访问量就1万次,那么很少的情况下,会出现刚才描述的那种不一致的场景。但是问题是,如果每天的是上亿的流量,每秒并发读是几万,每秒只要有数据更新的请求,就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况

解决方案:

更新数据的时候,根据数据的唯一标识,在操作路由之后,发送到一个到内部队列中;

读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新执行读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送到同一个内部队列中

一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。这样的话,一个数据变更的操作,先删除缓存,然后再去更新数据库,但是还没完成更新; 此时如果一个读请求过来,没有读到缓存,那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中,此时会在队列中积压,然后同步等待缓存更新完成

这里有一个优化点,一个队列中,其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的,因此可以做过滤,如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了,那么就不用再放个更新请求操作进去了,直接等待前面的更新操作请求完成即可

待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后,才会去执行下一个操作,也就是缓存更新的操作,此时会从数据库中读取最新的值,然后写入缓存中

如果请求还在等待时间范围内,不断轮询发现可以取到值了,那么就直接返回;如果请求等待的时间超过一定时长,那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值


高并发的场景下,该解决方案要注意的问题:

  • 读请求长时阻塞

    由于读请求进行了非常轻度的异步化,所以一定要注意读超时的问题,每个读请求必须在超时时间范围内返回

    该解决方案,最大的风险点在于说,可能数据更新很频繁,导致队列中积压了大量更新操作在里面,然后读请求会发生大量的超时,最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过一些模拟真实的测试,看看更新数据的频率是怎样的

    另外一点,因为一个队列中,可能会积压针对多个数据项的更新操作,因此需要根据自己的业务情况进行测试,可能需要部署多个服务,每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修改操作,每个库存修改操作要耗费 10ms 去完成,那么最后一个商品的读请求,可能等待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后,才能得到数据,这个时候就导致读请求的长时阻塞

    一定要做根据实际业务系统的运行情况,去进行一些压力测试,和模拟线上环境,去看看最繁忙的时候,内存队列可能会挤压多少更新操作,可能会导致最后一个更新操作对应的读请求,会 hang 多少时间,如果读请求在 200ms 返回,如果你计算过后,哪怕是最繁忙的时候,积压 10 个更新操作,最多等待 200ms,那还可以的

    如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多,那么你就要加机器,让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据,那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少

    其实根据之前的项目经验,一般来说,数据的写频率是很低的,因此实际上正常来说,在队列中积压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目,一般来说写请求是非常少的,每秒的 QPS 能到几百就不错了

    我们来实际粗略测算一下: 如果一秒有 500 的写操作,如果分成 5 个时间片,每 200ms 就 100 个写操作,放到 20 个内存队列中,每个内存队列,可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后,一般是在 20ms 左右就完成,那么针对每个内存队列的数据的读请求,也就最多 hang 一会儿,200ms 以内肯定能返回了

    经过刚才简单的测算,我们知道,单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的,如果写 QPS 扩大了 10 倍,那么就扩容机器,扩容 10 倍的机器,每个机器 20 个队列;

  • 读请求并发量过高

    这里还必须做好压力测试,确保恰巧碰上上述情况的时候,还有一个风险,就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上,看服务能不能扛的住,需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值

    但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新,缓存也不会同一时间失效,所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了,然后那些数据对应的读请求过来,并发量应该也不会特别大

  • 多服务实例部署的请求路由

    可能这个服务部署了多个实例,那么必须保证说,执行数据更新操作,以及执行缓存更新操作的请求,都通过 Nginx 服务器路由到相同的服务实例上

    比如说,对同一个商品的读写请求,全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请求参数的 hash 路由,也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等

  • 热点商品的路由问题,导致请求的倾斜

    万一某个商品的读写请求特别高,全部打到相同的机器的相同的队列里面去了,可能会造成某台机器的压力过大。就是说,因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存,然后才会导致读写并发,所以其实要根据业务系统去看,如果更新频率不是太高的话,这个问题的影响并不是特别大,但是的确可能某些机器的负载会高一些


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);
    dp.updateData(data);
    Thread.sleep(500);
    Redis.delKey(key);
}

具体的步骤就是:

  • 先删除缓存
  • 再写数据库
  • 休眠500毫秒
  • 再次删除缓存

说明:

① 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

② 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

③ 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


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

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

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


补充:

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



本文作者:Jasonkay
本文链接:https://jasonkayzk.github.io/2020/02/06/怎么保证redis和DB中的数据一致/
版权声明:本文采用 CC BY-NC-SA 3.0 CN 协议进行许可