Redis缓存跟mysql保持一致性问题

探讨在高并发场景下,如何解决缓存与数据库数据一致性问题。提出延时双删策略和基于binlog的异步更新两种方案,保障数据的一致性和系统稳定性。

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需求起因

在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。

这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作。

读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题

不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子:

1.如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。

2.如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。

因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

如来解决?这里给出两个解决方案,先易后难,结合业务和技术代价选择使用。


缓存和数据库一致性解决方案

第一种方案:采用延时双删策略

在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且设定合理的超时时间。

伪代码如下:

public void write(String key,Object data){
 redis.delKey(key);
 db.updateData(data);
 Thread.sleep(500);
 redis.delKey(key);
 }复制代码

2.具体的步骤就是:

1)先删除缓存

2)再写数据库

3)休眠1000毫秒

4)再次删除缓存


那么,这个1000毫秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?

需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间:则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。比如:休眠1秒。


3.设置缓存过期时间

从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准,只要到达缓存过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。


4.该方案的弊端

结合双删策略+缓存超时设置,这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致,而且又增加了写请求的耗时。


第二种方案:异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)

1.技术整体思路:

MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis

1)读Redis:热数据基本都在Redis

2)写MySQL:增删改都是操作MySQL

3)更新Redis数据:MySQ的数据操作binlog,来更新到Redis


2.Redis更新

1)数据操作主要分为两大块:

  • 一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
  • 一个是增量(实时更新)

这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。

2)读取binlog后分析 ,利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。

这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作,就可以把binlog相关的消息推送至Redis,Redis再根据binlog中的记录,对Redis进行更新。

其实这种机制,很类似MySQL的主从备份机制,因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。

这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架),通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅,而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求,使得Redis的数据更新达到了相同的效果。

当然,这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方:kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。


转载于:https://juejin.im/post/5d01e70fe51d45109725fe60

### 实现 Redis 缓存MySQL 数据一致更新的最佳实践 为了确保 Redis 缓存MySQL 数据之间的一致,可以通过多种方法技术手段来减少或消除数据不一致的可能。以下是几种常见且有效的方法: #### 1. 使用双删策略 双删策略是一种简单却高效的缓存一致维护方式。其核心思想是在更新 MySQL 数据之前先删除对应的 Redis 缓存条目,这样可以避免因缓存未及时刷新而导致的数据陈旧问题。 ```php // 删除 Redis 中的对应键值 $redis->del('key_name'); // 更新 MySQL 数据 mysqli_query($conn, "UPDATE table SET column=value WHERE condition"); ``` 这种方法通过让后续请求重新加载最新的数据到 Redis 来保证一致[^3]。 --- #### 2. 设置合理的过期时间 为 Redis 缓存设置较短的有效期限可以帮助缓解由于缓存未同步带来的风险。即使某些情况下出现了短暂的数据不一致,也可以随着缓存到期自动修复。 ```php // 将数据写入 Redis 并设置有效期 $redis->setex('key_name', $ttl_in_seconds, json_encode($data)); ``` 这种方式适用于那些对实时要求不是特别高的场景。 --- #### 3. 主动更新缓存 主动更新缓存是指在每次成功修改 MySQL 后立即将新版本的数据推送到 Redis 中覆盖原有记录。此方法能够最大程度上保障两者间的数据同步状态。 ```php // 更新 MySQL 数据 mysqli_query($conn, "UPDATE table SET column=value WHERE condition"); // 获取最新数据并放入 Redis $result = mysqli_fetch_assoc(mysqli_query($conn, "SELECT * FROM table WHERE condition")); $redis->set('key_name', json_encode($result)); ``` 尽管如此,仍需注意可能出现的部分失败情况(比如 MySQL 成功但 Redis 失败),因此建议配合其他措施共同作用[^4]。 --- #### 4. 利用消息队列解耦操作流程 引入 Kafka 或 RabbitMQ 等异步通信工具可以在一定程度上简化跨组件间的协调工作量。具体做法是每当有针对数据库的操作发生时便向队列发送通知;消费者端监听这些事件并将相应动作应用于缓存层之上。 ```php // 生产者部分 - 发送消息至队列 $messageBroker->publish('update_cache_topic', ['action' => 'invalidate', 'key' => 'key_name']); // 消费者部分 - 接收消息处理逻辑 if ($message['action'] === 'invalidate') { $redis->del($message['key']); } ``` 采用该设计不仅有助于提升系统的可扩展鲁棒,而且还能降低直接依赖所带来的潜在隐患[^2]。 --- #### 5. 应用分布式事务协议 对于极高一致需求的应用来说,借助两阶段提交 (2PC) 或 Saga 流程这样的高级机制或许是最稳妥的选择之一。它们允许我们将涉及多资源管理器的任务拆分为若干子步骤执行,并只有当所有环节均顺利完成之后才会正式生效整个变更过程。 ```sql -- 阶段一:准备阶段 START TRANSACTION; UPDATE mysql_table SET field=new_value WHERE id=record_id; INSERT INTO redis_transaction_log VALUES ('txid', 'pending'); COMMIT; -- 阶段二:确认阶段 IF ALL_SUBTASKS_SUCCEEDED THEN UPDATE redis_data SET value=new_redis_value WHERE key='related_key'; DELETE FROM redis_transaction_log WHERE txid='txid'; END IF; ``` 不过需要注意的是这类方案通常伴随着额外开销以及复杂度增加等问题,故仅推荐用于特定场合下使用。 --- ### 总结 以上列举了几种不同的技术路线供开发者们根据实际业务特点灵活选用。无论是简单的单机环境还是复杂的微服务架构体系之下,都可以找到适合自己的平衡点以达成预期目标——即尽可能接近完美的 Redis MySQL 的数据一致效果。
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