Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性
文章目录
Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案，介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
数据一致性问题
当我们使用缓存后，就需要考虑数据库和缓存之间的数据一致性问题。在没有缓存的情况下，数据的更新和删除直接操作数据库即可。但是，当我们使用缓存后，如果缓存和数据库的数据不一致，就会出现脏数据、数据丢失等问题，导致应用程序的异常或错误。因此，我们需要对缓存和数据库之间的数据进行同步和验证，以确保数据的一致性。
缓存穿透
缓存穿透是指在数据不存在于缓存并且不在数据库中，每次请求都要查询一次缓存和一次数据库，这样会给数据库造成很大的压力。解决这个问题的方法是在查询缓存之前添加一个布隆过滤器，用来快速判断数据是否存在于数据库中。如果不存在则直接返回，否则再去查询缓存和数据库。
缓存雪崩
缓存雪崩是指当缓存中的数据失效或者集体失效，导致所有的请求都打到了数据库上，给数据库造成很大的压力，甚至会导致宕机。解决这个问题的方法是在缓存中设置不同的过期时间，避免缓存同时失效。
Redis缓存MySQL数据库存储一致性解决方案
为了保证Redis缓存和MySQL数据库之间的数据一致性，我们可以使用以下两种主流解决方案：
方案一：读写数据库时同步更新缓存
当有数据变动时，首先操作数据库，然后再操作缓存，保证缓存中的数据和数据库中的数据一致。
public class UserService {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
private final String REDIS_KEY_PREFIX = "user_";
public User getById(int id) {
// 先从缓存中获取数据
User user = cache.get(REDIS_KEY_PREFIX + id);
if (user != null) {
return user;
}
// 缓存中没有数据，则从数据库中获取，并更新缓存
user = jdbcTemplate.queryForObject("select * from user where id = ?", User.class, id);
cache.set(REDIS_KEY_PREFIX + id, user);
return user;
}
public void update(User user) {
// 先更新数据库
jdbcTemplate.update("update user set name = ?, age = ? where id = ?", user.getName(), user.getAge(), user.getId());
// 再更新缓存
cache.set(REDIS_KEY_PREFIX + user.getId(), user);
}
public void deleteById(int id) {
// 先删除数据库中的数据
jdbcTemplate.update("delete from user where id = ?", id);
// 再删除缓存中的数据
cache.delete(REDIS_KEY_PREFIX + id);
}
}
这种方案能够保证数据一致性，但是会对写入性能产生一定的影响，并且容易出现高并发下的缓存与数据库不一致的问题。
方案二：使用消息队列异步更新缓存
当有数据变动时，我们先操作数据库，然后通过消息队列发送消息到一个缓存更新的队列中，异步更新缓存。这种方式能够让写操作变得更加高效，并且避免了高并发下的缓存与数据库数据不一致的问题。
public class UserService {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
private final String REDIS_KEY_PREFIX = "user_";
private final RabbitTemplate rabbitTemplate;
public User getById(int id) {
// 先从缓存中获取数据
User user = cache.get(REDIS_KEY_PREFIX + id);
if (user != null) {
return user;
}
// 缓存中没有数据，则从数据库中获取，并发送消息到更新缓存的队列中
user = jdbcTemplate.queryForObject("select * from user where id = ?", User.class, id);
rabbitTemplate.convertAndSend("updateCacheQueue", user);
return user;
}
@RabbitListener(queues = "updateCacheQueue")
public void updateCache(User user) {
cache.set(REDIS_KEY_PREFIX + user.getId(), user);
}
public void update(User user) {
// 先更新数据库
jdbcTemplate.update("update user set name = ?, age = ? where id = ?", user.getName(), user.getAge(), user.getId());
// 发送消息到更新缓存的队列中
rabbitTemplate.convertAndSend("updateCacheQueue", user);
}
public void deleteById(int id) {
// 先删除数据库中的数据
jdbcTemplate.update("delete from user where id = ?", id);
// 发送消息到更新缓存的队列中
rabbitTemplate.convertAndSend("deleteCacheQueue", REDIS_KEY_PREFIX + id);
}
@RabbitListener(queues = "deleteCacheQueue")
public void deleteCache(String key) {
cache.delete(key);
}
}
这种方案能够保证写操作的高效性和数据一致性，但是需要引入消息队列，增加了系统复杂度，同时也需要考虑缓存更新失败的情况。
总结
Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性，既可以同步更新缓存，也可以异步更新缓存。同步更新缓存能够保证数据一致性，但会对写操作的性能产生影响；异步更新缓存则能够避免这个问题，但需要引入消息队列，并且也需要考虑缓存更新失败的情况。根据实际情况选择不同的方案即可。
