MYSQL之缓存

　　在讲缓存之前先了解一下，什么是MYSQL的主从复制和读写分离。

主从复制

　　

　　master是主数据库，stave从数据库

　　（1）DML操作引起主数据库数据变更，产生binlog文件（二进制日志，在事务提交后产生），通过io-thread写入binlog；

　　（2）从数据库请求读取binlog，开启io-thread线程读取主数据库发送过来的binlog，并写入relaylog（中继日志）；

　　（3）从数据库通过SQL-thread读取relaylog，进行回放（就是在主数据执行的DML操作在从数据库执行一遍），这样就能保持从数据库与主数据库一致。

读写分离

 

 　　应用层写操作在主数据库，读操作在从数据库，这种读写分离可高效解决读性能，由于主数据库同步到从数据库需要一点的时间，所以从数据库读取到的数据不一定是最新的数据，会有一定的延迟，看具体的业务要求可否满足。最终一致性，写主数据库，读从数据库；而强一致性，写主数据库，对于读，根据业务需求，对数据进行划分，那些数据对一致性要求高的，读主数据库，那些数据对一致性要求不高的，读从数据库。

缓存方案

　　使用的前提是读多写少，单个节点能支撑项目数据量；MySQL有缓冲层，它的作用是用来缓存热点数据，这些数据包括数据文件、索引文件等；MySQL缓冲层是从自身出发，跟具体的业务无关；MySQL数据主要存储在磁盘当中，适合大量重要数据的存储。

　　缓存数据库可以使用redis、memcached；它所有的数据都存储在内存当中，当然也可以将内存当中的数据持久化到磁盘中；内存的访问速度是磁盘访问速度的10万倍，所以可以将热点数据在缓存数据库中备份，将热点读操作转移到缓存数据库。

同步问题

　　没有缓冲层之前，我们对数据库的读写都是基于MySQL，所以不存在同步问题；引入缓冲层后，我们需要分别操作MySQL和缓存数据库，那么这个时候数据可能存在几个状态：

　　（1）MySQL有，缓存无；

　　（2）MySQL无，缓存有；

　　（3）都有，但是数据不一致；

　　（4）都有，数据一致；

　　（5）都没有。

　　4，5显然没有问题，我们获取数据的主要依据是MySQL，所以在保证MySQL数据正确下，只需将MySQL的数据正确同步到缓存数据库就可以了；对于2，缓存有MySQL无，可以认为这是脏数据，MySQL和缓存都有，但不一致，这两个问题，在同步策略中需要避免。

解决数据同步问题

　　以下分别对强一致性和最终一致性解决同步问题。

　　（1）强一致性

 

 　　　   a. 同步是否成功的依据来源于mysql是否同步到redis，即使没有同步成功，也没有关系；

　　　　b. 写流程：先删除缓存，再写mysql，后面同步数据交由go-mysql-transfer；

　　　　c. 先删除缓存，为了避免其他服务读取旧的数据，也是告知系统这个数据已经不是最新，建议从mysql获取；

　　　　d. 强一致性只试用于单数据中心的模型下；

　　　　e. 多数据中心模型，不管先操作redis还操作mysql都会引起分布式异常问题的产生，此时可以使用分布式锁解决，但是得不偿失，可以将多数据中心转为单数据中心；或者强一致性需求读写都走mysql，其他低一致性需求走最终一致性。

　　　　为什么要删除？

　　　　　　对于同一个服务器而言，写MySQL前如果不删除redis中对应的key，其他的访问可能会读取到老数据，导致数据不一致。

　　（2）最终一致性

 

 　　　　读写分离，主库将数据同步到从库，是需要一定时间，那么在同步期间，主从之间数据有差异，有两种解决方案：

　　　　a. 直接写 mysql，等待 mysql 同步数据到 redis；

　　　　b. 先写redis，设置key的过期时间为200ms，等待mysql写回 redis，覆盖key，设置更长的过期时间；200ms默认的是写mysql到mysql同步到redis时长，这个需要根据实际环境进行设置。

异常情况

　　（1）缓存穿透

　　　　假设某个数据redis不存在，mysql也不存在，如果一直尝试读，数据最终压力依然堆积在MySQL，可能造成MySQL不堪负重而崩溃。

　　　　解决方法：

　　　　　　a.发现MySQL不存在，将redis中访问的这个key设置为<key,nil>，并设置过期时间，下次访问该key的时候，不再访问MySQL，不过会容易造成redis缓存很多无效数据

　　　　　　b.布隆过滤器（存在限制是不持支删除操作），将MySQL当中已经存在的key，写入布隆过滤器，访问不存在的可直接pass掉。

　　（2）缓存击穿

　　　　某些数据redis没有，但是mysql有；此时大量这类数据的并发请求，同样造成mysql压力过大。

　　　　解决：

　　　　　　a. 加锁，请求数据时获取锁，如果获取成功，则操作（先读redis，不存在，读mysql，写redis，释放锁）；获取失败，则休眠一段时间（200ms）再去获取，获取成功，待操作完后释放锁；

　　　　　　b. 将很热的key，设置永不过期。

　　（3）缓存雪崩

　　　　表示一段时间内，缓存集中失效（redis无,mysql有），导致请求全部走mysql，可能搞垮数据库，整个服务失效。

　　　　解决：

　　　　　　a. 如果因为缓存数据库宕机，造成所有数据涌向mysql；采用高可用的集群方案，如哨兵模式、cluster模式；

　　　　　　b. 如果因为设置了相同的过期时间，造成缓存集中失效；设置随机过期时间或者其他机制错开失效；

　　　　　　c. 如果因为系统重启的时候，造成缓存数据库失效；重启时间短，redis开启持久化（过期时间也会持久化）就行了；如果重启时间长，则提前将热数据导入redis当中。