分布式技术专题「分布式缓存专题」针对性分析缓存与数据库一致性如何解决

Posted 2023-01-31

数据缓存由来

在实际的业务场景中，一定有很多需要做数据缓存的场景，比如售卖商品页面，包括了许多并发访问量很大的数据，它们可以称作是是"热点”数据，这些数据有一个特点，就是更新频率低，读取频率高，这些数据应该尽量被缓存，从而减少请求打到数据库上的机会，减轻数据库的压力。

保证缓存一致性

不更新缓存，而是删除缓存

做缓存不应该是去更新缓存，而是应该删除缓存，然后由下个请求去去缓存，发现不存在后再读取数据库，写入缓存。

原因一：线程安全角度

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现

• （1）线程A更新了数据库
• （2）线程B更新了数据库
• （3）线程B更新了缓存
• （4）线程A更新了缓存

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这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。

原因二：业务场景角度

有如下两点：

• （1）如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
• （2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

其实如果业务非常简单，只是去数据库拿一个值，写入缓存，那么更新缓存也是可以的。但是，淘汰缓存操作简单，并且带来的副作用只是增加了一次cache miss，建议作为通用的处理方式。

先操作缓存，还是先操作数据库

那么问题就来了，我们是先删除缓存，然后再更新数据库，还是先更新数据库，再删缓存呢？

对于一个不能保证事务性的操作，一定涉及“哪个任务先做，哪个任务后做”的问题，解决这个问题的方向是：如果出现不一致，谁先做对业务的影响较小，就谁先执行。

• 假设先淘汰缓存，再写数据库：第一步淘汰缓存成功，第二步写数据库失败，则只会引发一次Cache miss。
• 假设先写数据库，再淘汰缓存：第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失败，则会出现DB中是新数据，Cache中是旧数据，数据不一致。

先删缓存，再更新数据库

该方案会导致请求数据不一致

同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

那么会出现如下情形:

• （1）请求A进行写操作，删除缓存
• （2）请求B查询发现缓存不存在
• （3）请求B去数据库查询得到旧值
• （4）请求B将旧值写入缓存
• （5）请求A将新值写入数据库

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

先更新数据库，再删缓存

不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生：

（1）缓存刚好失效

（2）请求A查询数据库，得一个旧值

（3）请求B将新值写入数据库

（4）请求B删除缓存

（5）请求A将查到的旧值写入缓存

ok，如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。

然而，发生这种情况的概率又有多少呢？

发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

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补充说明：我用了“先更新数据库，再删缓存”且不设过期时间策略，会不会有问题呢？由于先缓存和更新数据库不是原子的，如果更新了数据库，程序歇逼，就没删缓存，由于没有过期策略，就永远脏数据了。

所以，如果你想实现基础的缓存数据库双写一致的逻辑，那么在大多数情况下，在不想做过多设计，增加太大工作量的情况下，请先更新数据库，再删缓存!

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最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性

大佬们给出了到达最终一致性的解决思路，主要是针对上面两种双写策略（先删缓存，再更新数据库/先更新数据库，再删缓存）导致的脏数据问题，进行相应的处理，来保证最终一致性。

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缓存延时双删

问：先删除缓存，再更新数据库中避免脏数据？

答案：采用延时双删策略。

那么延时双删怎么解决这个问题呢？

• （1）先淘汰缓存
• （2）再写数据库（这两步和原来一样）
• （3）休眠1秒，再次淘汰缓存

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。

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那么，这个1秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？

针对上面的情形，读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后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。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。

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如果你用了mysql的读写分离架构怎么办？

ok，在这种情况下，造成数据不一致的原因如下，还是两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

• （1）请求A进行写操作，删除缓存。
• （2）请求A将数据写入数据库了。
• （3）请求B查询缓存发现，缓存没有值。
• （4）请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值。
• （5）请求B将旧值写入缓存。
• （6）数据库完成主从同步，从库变为新值。

上述情形，就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。

采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？

• 那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。
• 所以在先删除缓存，再更新数据库的情况下，可以使用延时双删的策略，来保证脏数据只会存活一段时间，就会被准确的数据覆盖。
• 在先更新数据库，再删缓存的情况下，缓存出现脏数据的情况虽然可能性极小，但也会出现。我们依然可以用延时双删策略，在请求A对缓存写入了脏的旧值之后，再次删除缓存。来保证去掉脏缓存。

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删缓存失败了怎么办：重试机制

还有一个问题没有考虑到，那就是删除缓存的操作，失败了怎么办？比如延时双删的时候，第二次缓存删除失败了，那不还是没有清除脏数据吗？

解决方案就是再加上一个重试机制，保证删除缓存成功。

方案一：

流程如下所示

• （1）更新数据库数据；
• （2）缓存因为种种问题删除失败
• （3）将需要删除的key发送至消息队列
• （4）自己消费消息，获得需要删除的key
• （5）继续重试删除操作，直到成功

然而，该方案有一个缺点，对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二，在方案二中，启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的信息，进行删除缓存操作。

方案二：

流程如下图所示：

• （1）更新数据库数据
• （2）数据库会将操作信息写入binlog日志当中
• （3）订阅程序提取出所需要的数据以及key
• （4）另起一段非业务代码，获得该信息
• （5）尝试删除缓存操作，发现删除失败
• （6）将这些信息发送至消息队列
• （7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作。