浅谈缓存最终一致性的解决方案

Posted 2022-01-27 腾讯技术工程

作者：clareguo，腾讯 CSIG 后台开发工程师

到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库?

或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。

放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。

时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。

在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。

另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。

2.5 Write-Behind

Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。

在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写操作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。

2.6 Write-Around

如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的操作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。

总结

在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“ Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“ Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“ Write-Behind ” 的方案。

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接口高并发的解决思路：

• 加缓存

• 数据静态化

• 集群

• 分布式

• 同步转异步

• 限流、降级

适合加缓存的场景：

• 读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）

缓存的概念

1）外存

外存储器是指除计算机内存及CPU缓存以外的存储器，断电后仍然能保存数据。常用的有硬盘、u盘等。

2）内存

内存是计算机组成部分。被称为内存存储器，其作用是暂时存放CPU运算数据，以及与外存之间交互的存储器。只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据读到内存中，当运算完成后CPU在将运算结果写到外存中。断电后数据就会清空，常用的有内存条。

3）缓存

缓存就是介于内存和外存之间的存储，加快内存和外存之间的数据交互。软件中间件一般用外部计算机内存当缓存。

4）缓存的指标

1）缓存命中率

从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率，命中率越高越好。

2）缓存更新策略

如果缓存满了，从缓存中清除数据的策略。常见的有：LFU、LRU、FIFO

• LRU（Least Recently Used）：最久未使用算法，使用时间距离现在最久的那个被移除。

• LFU（Least Frequencyly Used）：最少使用算法，一定时间使用次数最少的那个被移除。

• FIFO（First In First Out）：先进先出算法，先放入缓存的先被移除。

Redis缓存在Java中的实现

在java代码中，我们一般对调用的方法进行缓存控制，比如我要查询具体的省市区县数据，findProvidenceAndCityAndArea(String id)，那么我们应该在调用这个方法之前先从缓存中查找有没有这个数据，如果没有在调用该方法从数据库中查询，然后添加到缓存中去；下次接口调用时将会从缓存直接获取数据。Java中使用分布式缓存Redis。

1）缓存逻辑流程图

查询策略：

修改策略：

2）逻辑流程代码

查询代码：

/**
 * 使用缓存，根据省份ID获取省市数据
 * @param provinceid
 * @return
 */
@Override
public Provinces detail(String provinceid) 
    Provinces provinces = null;
    //1、在redis查询
    provinces = (Provinces)redisTemplate.opsForValue().get(provinceid);
    //2.如果命中，则返回缓存数据
    if (null != provinces)
        //redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        System.out.println("缓存中得到数据");
        return provinces;
    
    //3.如果没有命中，则去数据库中读取数据
    provinces = super.detail(provinceid);
    if (null != provinces)
        //4.将查询出来的数据写入缓存
        redisTemplate.opsForValue().set(provinceid,provinces);//set缓存
        //redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期
    
    return provinces;

修改策略采用双删策略：

@Override
public Provinces update(Provinces entity) //双删,防止多线程操作之间的时间间隔导致数据不一致
    redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//直接删除缓存，预防数据库成功，缓存失败
    super.update(entity);
    redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
    return entity;


@Override
public Provinces add(Provinces entity) 
    redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());
    super.add(entity);
    redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
    return entity;


@Override
public void delete(String provinceid) 
    redisTemplate.delete(provinceid);
    super.delete(provinceid);
    redisTemplate.delete(provinceid);//双删

SpringCache的用法

因为缓存代码逻辑有一定的固定性，所以可以利用模板设计模式对其进行封装。

SpringCache并非具体的缓存技术，而是对各种缓存中间件的封装，具体的底层缓存是EhCache还是Redis，只需要简单的配置就可以了。

设计理念

正如Spring框架的其他服务一样，Spring Cache首先是提供了一层抽象，和兴抽象主要体现在这俩个接口上：

• org.springframework.cache.Cache: 代表缓存本身

• org.springframework.cache.CacheManager:代表对缓存的处理和管理

抽象的意义在于屏蔽实现细节的差异和提供扩展性，Cache的抽象解耦了缓存的使用和缓存的后端存储，方便后续更换存储。

使用SpringCache

使用示例：

1）声明缓存：在方法上添加@cacheable等注解，表示缓存该方法的结果。

@Cacheable// value指定当前接口，要使用哪一个缓存器 --- 如果该缓存器不存在，则创建一个
public Provinces detail(String provinceid) //一个接口方法，对应一个缓存器
    return super.detail(provinceid);

2）开启Spring的cache功能

<cache:annotation-driven /> 或者使用注解@EnableCaching 的方式

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig 

3）配置后端的存储

1. JDK内存作为缓存

@Bean
public CacheManager cacheManager() 
    //jdk里，内存管理器
    SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
    cacheManager.setCaches(Collections.singletonList(new ConcurrentMapCache("province")));
    return cacheManager;

1. RedisCacheManager

@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) 
    return RedisCacheManager
            .builder(connectionFactory)
            .cacheDefaults(
                    RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                            .entryTtl(Duration.ofSeconds(20))) //缓存时间绝对过期时间20s
            .transactionAware()
            .build();

注解风格说明

1)@Cacheable:查询方法

@Cacheable// value指定当前接口，要使用哪一个缓存器 --- 如果该缓存器不存在，则创建一个
public Provinces detail(String provinceid) //一个接口方法，对应一个缓存器
    return super.detail(provinceid);

2）@CachePut：新增或者修改方法

//这个AOP，先修改数据库，在删除缓存
@CachePut(key = "#entity.provinceid")
public Provinces update(Provinces entity) 
    return super.update(entity);

3）@CacheEvict：删除缓存

@CacheEvict
public void delete(String provinceid) 
    super.delete(provinceid);

缓存穿透解决方案

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起Id为“-1”的数据或者id为不存在的数据。这是的用户很可能是恶意攻击，攻击会导致数据库压力过大。

解决方案：使用布隆过滤器

缓存击穿解决方案

缓存击穿是指缓存中没有，但是数据库中有的数据（一般是缓存过期），这是由于并发用户特别多，同时读取缓存没读取到数据，又同时去数据库读取数据，一期数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

private BloomFilter<String> bf =null; //等效成一个set集合

    /**
     * 在bean初始化完成后，实例化bloomFilter,并加载数据
     */
    @PostConstruct //对象创建后，自动调用本方法
    public void init()
        List<Provinces> provinces = this.list();
        //当成一个SET----- 占内存，比hashset占得小很多
        bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), provinces.size());// 32个
        for (Provinces p : provinces) 
            bf.put(p.getProvinceid());
        
    

    @Cacheable(value = "province")
    public Provinces detail(String provinceid) 
        //先判断布隆过滤器中是否存在该值，值存在才允许访问缓存和数据库
        if(!bf.mightContain(provinceid))
            System.out.println("非法访问--------"+System.currentTimeMillis());
            return null;
        
        System.out.println("数据库中得到数据--------"+System.currentTimeMillis());
        Provinces provinces = super.detail(provinceid);

        return provinces;
    

缓存雪崩解决方案

缓存血本是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发

查询同一条数据，缓存雪崩是不同数据同时过期，很多数据都要从数据库查询。

解决方案：加显示锁（可以解决缓存击穿问题）

public Provinces detail(String provinceid) 
        // 1.从缓存中取数据
        Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
        if (valueWrapper != null) 
            logger.info("缓存中得到数据");
            return (Provinces) (valueWrapper.get());
        
        //2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
        doLock(provinceid);//32个省，最多只有32把锁，1000个线程

        try//第二个线程进来了
            // 一次只有一个线程
             //双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
            valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值
            if (valueWrapper != null) 
                logger.info("缓存中得到数据");
                return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
            
            Provinces provinces = super.detail(provinceid);
            // 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
            if (null != provinces)
                cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
            
            return provinces;
        catch(Exception e)
            return null;
        finally
            //4.解锁
            releaseLock(provinceid);
        
    

缓存的数据一致性解决策略

数据更新就会引起数据库的更新和缓存更新，就容易出现缓存（Redis）和数据库（Mysql）间的数据一致性问题。无论哪种解决方案都有缺点，没有完美的解决方案。

1）数据实时同步更新：代码同步调用Cache增删改

• 优点：数据实时同步更新，保持强一致性

• 缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性

2）数据准实时更新：mq异步更新数据

• 优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦

• 缺点：实现复杂，架构较重,中间件的稳定性

3）缓存失效机制：缓存失效

• 优点：实现简单，无须引入额外逻辑

• 缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题

4）定时任务更新：定时任务，最终数据一致性

• 优点：不影响正常业务

• 缺点：不保证一致性，依赖定时任务

感谢阅读，希望对你有所帮助 :) 

来源：blog.csdn.net/baidu_38339840/article/

details/119978013

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