第28章_mysql缓存策略

文章目录

MySQL缓存方案目的分析
- 缓存层作用
- - 举例
- 缓存方案选择
- 场景分析
提升MySQL访问性能的方式
- MySQL主从复制
- 读写分离
- 连接池
- 异步连接
缓存方案
- 缓存和MySQL一致性状态分析
- 制定读写策略
同步方案
- canal
- go-mysql-transfer
缓存方案的故障问题及解决
- 缓存穿透
- 缓存击穿
- 缓存雪崩
- 缓存方案的弊端
总结

前提：读多写少，单个主节点能支撑项目数据量；数据的主要依据是mysql。

MySQL缓存方案目的分析

mysql 有自己缓冲层，它的作用也是用来缓存热点数据，这些数据包括索引、记录等。mysql 缓冲层是从自身出发，跟具体的业务无关。这里的缓冲策略主要是 lru。

mysql 数据主要存储在磁盘当中，适合大量重要数据的存储；磁盘当中的数据一般是远大于内存当中的数据。

一般业务场景的关系型数据库（mysql）是作为主要数据库的。

缓存层作用

MySQL缓存方案用来缓存用户定义的热点数据，用户直接从缓存获取热点数据，降低数据库的读写压力。

举例

比如说12点有一个促销活动，用户可以在12点之前预约，则12点之前预约的用户可称为热点数据，到12点的时候会有大量用户登录，这将对mysql造成很大压力，所以需要提前缓存预约的用户数据，因为mysql自带的缓存不适合用户定义的热点数据。此时可以考虑使用redis来缓存预约的用户数据，并且需要设置过期时间，因为12点之后可能过1小时活动就结束了，所以考虑过期时长为13：00 - 预约的时间。

缓存方案选择

缓存数据库可以选用 redis，memcached；它们所有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当中。

场景分析

（1）内存访问速度是磁盘访问速度10W倍，访问磁盘的速度比较慢，尽量使获取数据是从内存中获取。

（2）读的需求远远大于写的需求。主要解决读的性能；因为写没必要优化，必须让数据正确的落盘。如果写性能出现问题，那么请使用横向扩展集群方式来解决。

（3）MySQL自身缓冲层跟业务无关。由于 mysql 的缓冲层不由用户来控制，也就是不能由用户来控制缓存具体数据。

（4）MySQL作为项目主要数据库，便于统计分析。项目中需要存储的数据应该远大于内存的容量，同时需要进行数据统计分析，所以数据存储获取的依据应该是关系型数据库。

（5）缓存数据库作为辅助数据库，存放热点数据。缓存数据库可以存储用户自定义的热点数据。

提升MySQL访问性能的方式

（1）读写分离。

（2）连接池。

（3）异步连接。

（4）预处理。

（5）更换存储引擎。

（6）分库分表。（淘汰的技术）

（7）mycat。（淘汰的技术）

（8）tidb。

MySQL主从复制

在这里插入图片描述

主库更新事件 ( update、insert、delete ) 通过 io-thread写到 binlog。
从库请求读取 binlog，通过 io-thread 写入从库本地 relay log（中继日志）。
从库通过 sql-thread 读取 relay-log，并把更新事件在从库中重放（replay）一遍。

复制流程：

Slave 上面的 IO 线程连接上 Master，并请求从指定日志文件的指定位置（或者从最开始的日志）之后的日志内容。
Master 接收到来自 Slave 的 IO 线程的请求后，负责复制的IO 线程会根据请求信息读取日志指定位置之后的日志信息，返回给 Slave 的 IO 线程。返回信息中除了日志所包含的信息之外，还包括本次返回的信息已经到 Master 端的 binlog 文件的名称以及 binlog 的位置。
Slave 的 IO 线程接收到信息后，将接收到的日志内容依次添加到 Slave 端的 relay-log 文件的最末端，并将读取到的Master 端的 binlog 的文件名和位置记录到master-info 文件中，以便在下一次读取的时候能够清楚的告诉 Master 从何处开始读取日志。
Slave 的 sql 进程检测到 relay-log 中新增加了内容后，会马上解析 relay-log 的内容成为在 Master 端真实执行时候的那些可执行的内容，并在自身执行。

由于MySQL的主从复制是异步的，所以同一时刻主数据库和从数据库的数据可能存在不一致的现象，这就造成可能从数据库中读取的数据不是最新的。

读写分离

在这里插入图片描述
读写分离会设置多个从数据库，从数据库可能会在多个机器中。

写操作依然在主数据库中，主数据库提供数据的主要依据。

读写分离通过设置多个从数据库解决读压力。

读写分离主要依据MySQL的主从复制原理，因为MySQL的主从复制是异步复制的，所以读写分离只能保证数据的最终一致性，不能保证实时一致性。

如果读操作有强一致性要求，那么需要读操作去读主数据库。

连接池

连接池的定义：在服务端当中创建多个与数据库的连接线程。

解决的问题：并发提升数据库访问性能；同时复用连接，避免连接建立、断开依据安全验证的开销。

原理：利用MySQL的网络模型创建多个连接，每个连接复用去处理SQL语句。值得注意的是，如果发送一个事务（多条SQL语句），这个事务必须要在一个连接里面完成。

连接池具体内容请见mysql连接池

异步连接

在服务端创建一个连接，针对这个连接采用非阻塞IO。这种方式可以节省网络传输时间。

缓存方案

缓存和MySQL一致性状态分析

没有缓冲层之前，对数据的读写都是基于 mysql；所以不存在同步问题；这句话也不是必然，比如读写分离就存在同步问题（数据一致性问题）。

引入缓冲层后，对数据的获取需要分别操作缓存数据库和mysql，那么这个时候数据可能存在以下状态：
在这里插入图片描述
4 和 5显然是没问题的，现在需要考虑1、2以及3。

首先明确一点：获取数据的主要依据是 mysql，只需要将mysql 的数据正确同步到缓存数据库就可以了。

同理，缓存有，mysql 没有，这比较危险，此时可以认为该数据为脏数据；所以需要在同步策略中避免该情况发生；同时可能存在mysql 和缓存都有数据，但是数据不一致，这种也需要在同步策略中避免。

注意：以MySQL为主，保证缓存不可用，整个系统依然要保持正常工作；mysql 不可用的话，系统停摆，停止对外提供服务。

制定读写策略

在这里插入图片描述
读策略：先读缓存，若缓存有，直接返回；若缓存没有，读mysql；若 mysql 有，同步到缓存，并返回；若 mysql 没有，则返回没有。

写策略：从安全优先方面考虑；先删除缓存，再写 mysql，后面数据同步交由 go-mysql-transfer 等中间件处理（将问题 3 转化成 1）。

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 获取数据。但是对于服务 A 而言，写入 mysql 后，接着读操作必须要能读到最新的数据。
在这里插入图片描述
写策略：从效率优先方面考虑；先写缓存，并设置过期时间（如 200ms），再写mysql，后面数据同步交由其他中间件处理。

这里设置的过期时间是预估时间，大致上是 mysql 到缓存同步的时间。在写的过程中如果 mysql 停止服务，或数据没写入 mysql，则200 ms 内提供了脏数据服务；但仅仅只有 200ms 的数据错乱，即效率优先的写策略也有安全性的问题，但只会影响200ms。
在这里插入图片描述

同步方案

同步方案可以有：

（1）伪装从数据库。比如阿里开源的canal方案、kafka、go-mysql-transfer等。

（2）MySQL的触发器+udf。udf全称User-defined function，是MySQL提供的一种可扩展代码。UDF不具备事务，不能回滚；而且效率较低。

canal

canal会考虑分布式问题，如果一个canal宕机了，会有从canal顶替上来，保证服务正常提供。
在这里插入图片描述

go-mysql-transfer

go-mysql-transfer是一个基于Go语言开发的数据库变更数据传输工具，它可以实时捕获MySQL数据库中的数据变更，并将变更事件传输到给redis等缓存数据库。go-mysql-transfer只有一个节点，相对canal简单些，没有解决分布式问题。

缺点是需要引入etcd、zk等实现高可用。

具体流程是：
1）安装 go-mysql-transfer

# 安装 Golang 1.14 及以上版本
wget https://golang.google.cn/dl/go1.17.8.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf go1.17.8.linux-amd64.tar.gz
# 配置
vim /etc/profile
export PATH=$PATH:/opt/go/bin  # 配置 go 环境变量

# 安装 go-mysql-transfer
git clone https://gitee.com/mirrors/go-mysql-transfer.git
GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
go build

2）修改 mysql 配置文件为主从模式，位置：/etc/mysql/my.cnf

log-bin=mysql-bin # 开启 binlog
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和slave_id重复

3）修改 app.yml，配置 mysql 和 redis，配置热点数据

#规则配置
rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    #column_lower_case:false #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    #column_mappings: USER_NAME=account    #列名称映射，多个映射关系用逗号分隔，如：USER_NAME=account 表示将字段名USER_NAME映射为account
    #default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    #lua_file_path: lua/t_user.lua   #lua脚本文件
    #lua_script:   #lua 脚本
    value_encoder: json  #值编码，支持json、kv-commas、v-commas；默认为json
    #value_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}' # 值格式化表达式，如：{{.ID}}|{{.USER_NAME}},{{.ID}}表示ID字段的值、{{.USER_NAME}}表示USER_NAME字段的值

    #redis相关
    redis_structure: string # 数据类型。 支持string、hash、list、set、sortedset类型(与redis的数据类型一致)
    #redis_key_prefix: USER_ #key的前缀
    #redis_key_column: USER_NAME #使用哪个列的值作为key，不填写默认使用主键
    #redis_key_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}'
    #redis_key_value: user #KEY的值（固定值）；当redis_structure为hash、list、set、sortedset此值不能为空
    #redis_hash_field_prefix: _CARD_ #hash的field前缀，仅redis_structure为hash时起作用
    #redis_hash_field_column: Cert_No #使用哪个列的值作为hash的field，仅redis_structure为hash时起作用，不填写默认使用主键
    #redis_sorted_set_score_column: id #sortedset的score，当数据类型为sortedset时，此项不能为空，此项的值应为数字类型

    #mongodb相关
    #mongodb_database: transfer #mongodb database不能为空
    #mongodb_collection: transfer_test_topic #mongodb collection，可以为空，默认使用表名称

    #elasticsearch相关
    #es_index: user_index #Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称
    #es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导
    #  -
    #    column: REMARK #数据库列名称
    #    field: remark #映射后的ES字段名称
    #    type: text #ES字段类型
    #    analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义
    #    #format: #日期格式，type为date此项有意义
    #  -
    #    column: USER_NAME #数据库列名称
    #    field: account #映射后的ES字段名称
    #    type: keyword #ES字段类型

    #rocketmq相关
    #rocketmq_topic: transfer_test_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称

    #kafka相关
    #kafka_topic: user_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称

    #rabbitmq相关
    #rabbitmq_queue: user_topic #queue名称,可以为空，默认使用表(Table)名称

    #reserve_raw_data: true #保留update之前的数据，针对rocketmq、kafka、rabbitmq有用;默认为false

4）编写 Lua 同步逻辑

local ops = require("redisOps") --加载redis操作模块

local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称
local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、delete

-- 同步方法
if action == "insert" or action == "update" then -- 只监听insert事件
    local id = row["id"] --获取ID列的值
    local key = "user:" .. id
    local name = row["nick"] --获取USER_NAME列的值
    local sex = row["sex"]
    local height = row["height"] --获取PASSWORD列的值
    local age = row["age"]
    ops.HSET(key, "id", id) -- 对应Redis的HSET命令
    ops.HSET(key, "nick", name) -- 对应Redis的HSET命令
    ops.HSET(key, "sex", sex) -- 对应Redis的HSET命令
    ops.HSET(key, "height", height) -- 对应Redis的HSET命令
    ops.HSET(key, "age", age) -- 对应Redis的HSET命令
elseif action == "delete" then
    local id = row['id']
    local key = "user:" .. id
    ops.DEL(key)
end

5）启动 mysql, redis, go-mysql-transfer

# 全量数据同步，初次启动
./go-mysql-transfer -stock
# 启动
nohup go-mysql-transfer &

缓存方案的故障问题及解决

缓存穿透

如果某个数据在redis缓存和MySQL中都不存在，但此时一直尝试读这个不存在的数据，最后数据压力堆积在MySQL，可能会造成MySQL崩溃。

例如恶意攻击者可以通过构造大量不存在的查询请求来压垮数据库。

解决办法：
1）缓存设置<key,nil>：当发现MySQL不存在某个数据，将redis中对应的key设置为<key,nil>并设置过期时间。通过这样的标识，使得下次访问key的时候不要再去访问MySQL，并且到期自动删除这个key。但是这种方法会造成redis缓存数据库缓存很多无效数据，浪费内存。

2）部署布隆过滤器：将 MySQL当中已经存在的 key，写入布隆过滤器，不存在的直接 pass 掉。即使发生了缓存穿透，通过布隆过滤器在缓存层（即布隆过滤器部署在redis层，这样就不用在多个服务端都部署了）拦截无效的请求，避免无效查询到达MySQL。最好在缓存数据库上部署布隆过滤器。

缓存击穿

如果某个频繁访问的热点数据在redis缓存不存在（过期或被淘汰），但在MySQL中存在。此时有大量的并发连接请求该热点数据，会直接访问数据库，导致MySQL数据库压力骤增，可能造成MySQL数据库崩溃

解决方案：
1）过热数据不过期，即不要对频繁访问的热点数据设置过期时间。
2）分布式锁。请求数据的时候获取锁，若获取成功，则操作后释放锁；若获取失败，则休眠一段时间（200ms）再去获取，当获取成功，操作后释放锁。

缓存雪崩

redis缓存中的大量数据同时过期或失效，但是在MySQL中存在，导致大量请求直接访问MySQL数据库，造成系统性能下降甚至崩溃。

缓存数据库在整个系统不是必须的，也就是缓存宕机不会影响整个系统提供服务。

解决办法：

1）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。

2）如果因为设置了相同的过期时间，造成缓存集中失效。设置随机过期值或者其他机制错开失效时间。

3）如果因为系统重启的时候，造成缓存数据消失。重启时间短，redis 开启持久化（过期信息也会持久化）就行了；重启时间长，提前将热数据导入 redis 当中。

缓存方案的弊端

不能处理多语句事务。这是因为redis缓存数据库不支持回滚，造成redis 缓存数据库与MySQL存储数据库数据不一致。

总结

binlog的作用是数据备份和主从复制；确保主从数据的一致。
redolog的作用是确保事务持久化，确保本地数据一致。
缓存方案读策略：先读缓存，存在则直接返回；不存在则去访问MySQL，再写redis。
缓存方案写策略，从安全为主；先删除缓存层中对应数据，再写MySQL，最后将MySQL数据同步到缓存层。添加缓存层的目的是为了提升效率，这种方式为了安全降低了效率。
缓存方案写策略，从效率为主；先写缓存层并设置过期时间，再写MySQL，等待MySQL同步到缓存层中。过期时间=MySQL网络传输时间+MySQL处理时间。
缓存穿透的解决方法有：缓存设置 <key,nil>，告诉服务器mysql也没有数据，不用去访问mysql了；部署布隆过滤器。