Redis保证缓存和数据库的一致性

Posted 2022-02-04 sysu_lluozh

通常的开发模式中，都会使用mysql作为存储，而redis作为缓存，加速和保护mysql。但是，当mysql数据更新之后，redis怎么保持同步呢

强一致性同步成本太高，如果追求强一致，那么没必要用缓存，直接用mysql即可。通常考虑的，都是最终一致性

方案一

通过key的过期时间，mysql更新时，redis不更新

这种方式实现简单，但不一致的时间会很长。如果读请求非常频繁，且过期时间比较长，则会产生很多长期的脏数据

优点

• 开发成本低，易于实现
• 管理成本低，出问题的概率会比较小

不足

• 完全依赖过期时间，时间太短容易缓存频繁失效，太长容易有长时间更新延迟(不一致)

方案二

在方案一的基础上扩展，通过key的过期时间兜底，并且在更新mysql时，同时更新redis

优点

• 相对方案一，更新延迟更小

不足

• 如果更新mysql成功，更新redis却失败，就退化到了方案一
• 在高并发场景，业务server需要和mysql,redis同时进行连接。这样是损耗双倍的连接资源，容易造成连接数过多的问题

方案三

针对方案二的同步写redis进行优化，增加消息队列，将redis更新操作交给kafka，由消息队列保证可靠性，再搭建一个消费服务，来异步更新redis

优点

• 消息队列可以用一个句柄，很多消息队列客户端还支持本地缓存发送，有效解决了方案二连接数过多的问题
• 使用消息队列，实现了逻辑上的解耦
• 消息队列本身具有可靠性，通过手动提交等手段，可以至少一次消费到redis

不足

• 依旧解决不了时序性问题

  如果多台业务服务器分别处理针对同一行数据的两条请求，例如a = 1；a = 5; 如果mysql中是第一条先执行，而进入kafka的顺序是第二条先执行，那么数据就会产生不一致

• 引入了消息队列，同时要增加服务消费消息，成本较高，还有重复消费的风险

方案四

通过订阅binlog来更新redis，把搭建的消费服务作为mysql的一个slave，订阅binlog，解析出更新内容，再更新到redis

优点

• 在mysql压力不大情况下，延迟较低
• 和业务完全解耦
• 解决了时序性问题

缺点

• 要单独搭建一个同步服务，并且引入binlog同步机制，成本较大

总结

首先确认产品上对延迟性的要求，如果要求极高，且数据有可能变化，别用缓存

通常来说，方案1已足够，因为能用缓存方案，通常是读多写少场景，同时业务上对延迟具有一定的包容性，且方案1没有开发成本，其实比较实用

如果想增加更新时的即时性，就选择方案2，不过没必要做重试保证之类的

方案3和方案4针对于对延时要求比较高业务，一个是推模式，一个是拉模式，而方案4具备更强的可靠性，既然都愿意花功夫做处理消息的逻辑，不如一步到位，用方案4

一般情况，方案1够用。若延时要求高，直接选择方案4