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缓存维护方案一
如果是一读(线程B)一写(线程A)操作,「先操作缓存,再操作数据库」。流程图如下所示:
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1.线程A发起一个写操作,第一步del cache
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2.线程A第二步写入新数据到DB
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3.线程B发起一个读操作,cache miss缓存失效了。
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4.线程B从DB获取最新数据
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5.线程B执行set cache,把从DB读到的数据,更新到缓存。
「这样看,没啥问题」。我们再看第二个流程图,如下:
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1.线程A发起一个写操作,第一步del cache
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2.此时线程B发起一个读操作,cache miss
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3.线程B继续读DB,读出来一个老数据
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4.然后老数据设置入cache
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5.线程A写入DB最新的数据
OK,酱紫,就有问题了吧,老数据入到缓存了,「每次读都是老数据啦,缓存与数据与数据库数据不一致了」。
缓存维护方案二
上个方案是一读一写,如果是双写操作,「先操作缓存,再操作数据库」,会怎么样呢?
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1.线程A发起一个写操作,第一步set cache
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2.线程A第二步写入新数据到DB
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3.线程B发起一个写操作,set cache
-
4.线程B第二步写入新数据到DB
「这样看,也没啥问题。」,但是有时候可能事与愿违,我们再看第二个流程图,如下:
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1.线程A发起一个写操作,第一步set cache
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2.线程B发起一个写操作,第一步set cache
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3.线程B写入数据库到DB
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4.线程A写入数据库到DB
执行完后,缓存保存的是B操作后的数据,数据库是A操作后的数据,「缓存和数据库数据不一致」。
缓存维护方案三
一写(线程A)一读(线程B)操作,「先操作数据库,再操作缓存」。
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1.线程A发起一个写操作,第一步write DB
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2.线程A第二步del cache
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3.线程B发起一个读操作,cache miss
-
4.线程B从DB获取最新数据
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5.线程B同时set cache
「有些朋友可能认为,在第2步删除缓存之前,线程B读过来呢?这时候,读到的是缓存老数据,这个可以认为是正常业务逻辑呀,下次再读取就是正确数据了。」
这种方案**「没有明显的并发问题」,但是有可能「步骤二删除缓存失败」,虽然概率比较小,「优于方案一和方案二」**,平时工作中也是使用方案三。
综上对比,我们一般采用方案三,但是有没有完美全解决方案三的弊端的方法呢?
缓存维护方案四
这个是方案三的改进方案,都是先操作数据库再操作缓存,我们来看一下流程图:
通过数据库的**「binlog」来「异步淘汰key」,以mysql为例 可以「使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列」里面,然后「通过ACK机制 确认处理」** 这条更新消息,删除缓存,保证数据缓存一致性。
但是呢还有个问题,「如果是主从数据库呢」?
缓存维护方案五
主从DB问题:因为主从DB同步存在延时时间。如果删除缓存之后,数据同步到备库之前已经有请求过来时,「会从备库中读到脏数据」,如何解决呢?解决方案如下流程图:
缓存维护总结
综上所述,在分布式系统中,缓存和数据库同时存在时,如果有写操作的时候,「先操作数据库,再操作缓存」。如下:
- 1.读取缓存中是否有相关数据
- 2.如果缓存中有相关数据value,则返回
- 3.如果缓存中没有相关数据,则从数据库读取相关数据放入缓存中key->value,再返回
- 4.如果有更新数据,则先更新数据库,再删除缓存
- 5.为了保证第四步删除缓存成功,使用binlog异步删除
- 6.如果是主从数据库,binglog取自于从库
- 7.如果是一主多从,每个从库都要采集binlog,然后消费端收到最后一台binlog数据才删除缓存
最后
我想问下大家当初选择做程序员的初衷是什么?有思考过这个问题吗?高薪?热爱?
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