Redis缓存机制的一致性实现
Redis缓存机制的一致性实现
一、概述
Redis缓存机制的一致性就是说数据库的数据要跟Redis中的数据保持一致。
二、实现方式
方式一:先更新数据库,再更新缓存场景
方式二:先更新缓存,再更新数据库场景
方式三:先删除缓存,再更新数据库的场景
方式四:先更新数据库,再删除缓存场景
方式五:最佳实现,数据异步同步
三、详解
方式一:
当有两个线程A、B,同时对一条数据进行操作,一开始数据库和redis的数据都为tony,当线程A去修改数据库,将tong改为allen,然后线程A在修改缓存中的数据,可能因为网络原因出现延迟,这个时候线程B,将数据库中的数据修改成了Mike、然后将redis中的tony,也改成了Mike,然后线程A恢复正常,将redis中的缓存改成了allen,此时就出现了缓存数据和数据库数据不一致情况。不推荐
方式二:
当有两个线程A、B,同时对一条数据进行操作,线程A先将redis中 的数据修改为了allen,然后CPU切换到了线程B,将redis中的数据修改为了mike,然后将数据库中的信息也修改了mike,然后线程A获得CPU执行,将数据库中的信息改为了allen,此时出现缓存和数据库数据不一致情况。不推荐
方式三:
当有两个线程A、B,同时对一条数据进行操作,当线程A进行修改缓存操作时,先删除掉缓存中的数据,然后去修改数据库,因为网络问题出现延迟,这时线程B需要去数据库中查询数据为tony,然后将数据更新到缓存中,线程A网络恢复,又将数据库数据修改为了allen,此时出现数据不一致。不推荐
方式四:
一改一查场景:
当有两个线程A、B,线程A先去将数据库的值修改为allen,然后需要去删除redis中的缓存,当线程B去读取缓存时,线程A已经完成delete操作时,缓存不命中,需要去查询数据库,然后在更新缓存,数据一致性;如果线程A没有完成delete操作,线程B直接命中,返回的数据与数据库中的数据不一致,可能会短暂出现数据不一致情况,但最终都会一致。推荐
存在的问题:当数据过期或者初始化时,会出现数据不一致情况,也就是线程B从数据库中,查询到数据为tony,然后线程A将tony修改为了allen,然后去删除redis中的数据,然后线程B将读到的tony,更新到了数据库中,出现了数据不一致问题。
解决方案:对于不过期的数据我们要在上线的时候做好数据的预热,保证缓存命中。对于存在过期的数据,因为有过期时间,只会在特定的时间段内数据不一致,下次数据过期后,可以恢复,对于实时性要求不高时,可以接受。
两次修改场景:
当有两个线程A、B,线程A去修改数据库中的值改为allen,然后出现网络波动,线程B将数库中的值修改为了Mike,然后两个线程都会删除缓存,保证数据一致性
方式五:
Canal:基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费https://github.com/alibaba/canal
mysql会将操作记录在Binary log日志中,通过canal去监听数据库日志二进制文件,解析log日志,同步到redis中进行增删改操作。
canal的工作原理:canal 模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave ,向 MySQL master 发送dump 协议;MySQL master 收到 dump 请求,开始推送 binary log 给 slave (即 canal );canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)。