如何保证Mysql和Redis数据一致性

文章探讨了四种保证数据库和缓存双写一致性的方法及其优缺点,包括先更新数据库再更新Redis、先更新Redis再更新数据库、先更新数据库再删除Redis、先删除Redis再更新数据库。每种方案都有可能导致数据不一致,提出了使用事务、重试机制和延迟双删等策略来优化一致性。在高并发场景下,实现绝对的数据一致性往往需要牺牲性能或采取串行操作。

如何保证数据库和缓存双写一致,下面提供几种方法,来讨论下他们的优缺点。

1.先更新数据库,再更新redis

这种方案,应该没人采用。
如果先更新数据库成功,接着更新redis失败,那么会造成数据不一致,所以这种方法舍弃

2.先更新redis,在更新数据库

这种方案和第一种相似,也具有相同的问题
如果更新reids成功,更新数据库失败,那么同样会造成数据不一致

3.先更新数据库,再删除redis

这种方案,同样会造成数据不一致的问题,但是相比上两个方案,如果他设置key的过期时间,那么保证了数据的最终一致性。如果在更新数据库后删除redis失败,又未设置redis过期时间。那么会造成数据不一致。

如果线程A更新数据库,正准备更新redis时。线程B在更新线程A更新redis前获取了redis中的数据,那么其他数据拿到的数据还是旧数据,如果删除redis失败也会造成数据不一致

解决方案:
1.mysql和redis设置事务,在发生异常时回滚数据
2.redis设置重试机制,在删除失败后进入重试模式

4.先删除redis,再更新数据库

这种方案,同样存在一定几率的不一致现象,但是已经接近最优了。

如果线程A删除了redis,正准备更新数据库。线程B查询了redis没有之后,查询了数据库的旧数据,并且把它写到redis。之后线程A才更新数据成功,会出现数据库和redis的数据不一致

解决方案:延迟双删

线程A在删除redis以及更新数据库后,睡眠一段时间后,再次删除reids中的数据。这个睡眠时间得大于一次查询的时间。

总结:
数据一致性没有绝对的保证,要么牺牲性能加锁,要么串行。在高并发下,这些方案都只能做到优化。

### Go语言中MySQLRedis数据一致性解决方案 在Go语言开发环境中,为了保证MySQLRedis之间的数据一致性,通常采用以下几种方法: #### 1. 版本号控制 通过引入版本号机制,在更新数据时验证版本的一致性。以下是基于Go语言实现的一个简单示例[^1]。 ```go type Data struct { ID int `json:"id"` Content string `json:"content"` Version int `json:"version"` } func UpdateData(db *sql.DB, rdb *redis.Client, newData Data) error { // 构造SQL语句,带有版本号校验 sql := "UPDATE data SET content = ?, version = version + 1 WHERE id = ? AND version = ?" result, err := db.Exec(sql, newData.Content, newData.ID, newData.Version) if err != nil { return fmt.Errorf("failed to execute SQL: %w", err) } rowsAffected, _ := result.RowsAffected() if rowsAffected == 0 { return errors.New("update failed due to version mismatch or non-existent record") } // 如果成功,则删除对应的Redis缓存键值 err = rdb.Del(context.Background(), fmt.Sprintf("data_key_%d", newData.ID)).Err() if err != nil { return fmt.Errorf("failed to delete cache from Redis: %w", err) } return nil } ``` 此方案的核心在于每次更新数据库记录前都需确认当前版本号是否匹配,从而减少因并发修改而导致的数据不一致风险。 --- #### 2. 双写模式 双写是指在业务逻辑层面上同时向MySQLRedis发送写入请求。虽然这种方式容易引发顺序问题以及部分失败的情况,但如果配合幂等设计或者最终一致性模型则仍然可行[^3]。 下面是一个简单的例子展示如何利用管道技术完成异步双写的流程管理: ```go import ( "context" "fmt" "github.com/go-redis/redis/v8" ) var ctx = context.TODO() func WriteToBothStores(mysqlConn *sql.DB, redisClient *redis.Client, key string, value interface{}) { ch := make(chan bool, 2) go func() { defer close(ch) _, err := mysqlConn.ExecContext(ctx, "INSERT INTO table_name (key_column, value_column) VALUES (?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE value_column=?", key, value, value) if err != nil { fmt.Println(err.Error()) } else { ch <- true } }() go func() { defer close(ch) err := redisClient.Set(ctx, key, value, time.Hour).Err() if err != nil { fmt.Println(err.Error()) } else { ch <- true } }() for i := 0; i < cap(ch); i++ { select { case success := <-ch: if !success { // Handle partial failure here. } default: } } } ``` 注意这里采用了两个goroutine分别执行针对不同存储系统的操作,并且设置了缓冲信道用于协调它们的状态反馈。 --- #### 3. 基于消息队列的解耦架构 对于更复杂的场景来说,推荐借助Kafka/RabbitMQ之类的中间件来传递事件通知,使得生产者只负责触发变更动作而不关心具体消费细节;消费者订阅主题之后再决定何时何处应用更改内容即可达成目标[^2]。 例如定义一个通用的消息格式如下所示: ```json { "eventType": "Update", "entityId": 42, "newState": {"fieldA":"valueX","fieldB":null}, "oldState": null } ``` 然后由专门的服务监听该类别的广播信号并据此调整关联的目标资源状态直至满足预期为止。 --- #### 总结 以上三种方式各有优劣之处,实际选型过程中应当综合考虑项目需求特点、团队技术水平等因素后再做定夺。
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