所有的情况都是再并发情况下存在温蒂
一、先更新数据库,再更新缓存场景-不推荐
当有两个线程A、B,同时对一条数据进行操作,一开始数据库和redis的数据都为1,当线程A去修改数据库,将1改为2,然后线程A在修改缓存中的数据,可能因为网络原因出现延迟,这个时候线程B,将数据修改成了3、然后将数据库中的1也改成了3,然后线程A恢复正常,将redis中的缓存改成了2,此时就出现了缓存数据和数据库数据不一致情况。
二、先更新缓存,再更新数据库场景-不推荐
当有两个线程A、B,同时对一条数据进行操作,线程A先将redis中的数据修改为了2,然后CPU切换到了线程B,将redis中的数据修改为了3,然后将数据库中的信息也修改了3,然后线程A获得CPU执行,将数据库中的信息改为了2,此时出现缓存和数据库数据不一致情况。不推荐
三、先删除缓存,再更新数据库的场景-不推荐
当有两个线程A、B,同时对一条数据进行操作,当线程A进行修改缓存操作时,先删除掉缓存中的数据,然后去修改数据库,因为网络问题出现延迟,这时线程B查新redis没有值,因此去数据库中查询数据为1,然后将数据1更新到缓存中,线程A网络恢复,又将数据库数据修改为了2,此时出现数据不一致。不推荐,当然可以给键设置过期时间,自然过期后悔再查数据库
四、先更新数据库,在删除缓存场景-可以接受
一改一查场景
当有两个线程A、B,线程A先去将数据库的值修改为2,然后需要去删除redis中的缓存,当线程B去读取缓存时,线程A已经完成delete操作时,缓存不命中,需要去查询数据库,然后在更新缓存,数据一致性;
如果线程A没有完成delete操作(图中案例),线程B直接命中,返回的数据与数据库中的数据不一致,可能会短暂出现数据不一致情况,但最终都会一致。
存在的问题
当数据过期或者初始化时,会出现数据不一致情况
解决方案
对于不过期的数据我们要在上线的时候做好数据的预热,保证缓存命中。对于存在过期的数据,因为有过期时间,只会在特定的时间段内数据不一致,下次数据过期后,可以恢复,对于实时性要求不高时,可以接受。
两次修改场景
当有两个线程A、B,线程A去修改数据库中的值改为2,然后出现网络波动,线程B将数库中的值修改为了3,然后两个线程都会删除缓存,保证数据一致性。无非是线程A多删了一次。
但是问题来了,按照以下时序操作,可能会存在一个问题,就是最后redis和数据库中的数据不一致
上面的单删策略情况如下: 修改请求的实现中需要修改数据库后,级联删除redis中的数据。 请求一:1.1修改数据库数据 1.2 删除redis数据 请求二:2.1修改数据库数据 2.2 删除redis数据 假设现在并发存在一个查询请求 请求三:3.1查询redis中数据 3.2查询数据库数据 3.3 新查到的数据写入redis (一定要理解带redis的查询请求实现逻辑,先查redis,数据不存在查数据库, 查到的数据写入redis以便以后的查询不去直接查数据库) 此时并发情况下就会存在1.1 ---> 1.2 ---> 3.1 ---> 3.2 ---> 2.1 ---> 2.2 ---> 3.3的情况 此时存在的问题就是: 此时数据库中的数据保存的是2.1修改后的数据,而redis中保存的数据是3.2中在1.1修改数据后的结果, 此时出现了redis中数据和数据库数据不一致的情况,在后面的查询过程中就会长时间去先查redis, 从而出现查询到的数据并不是数据库中的真实数据的严重问题。
那怎么解决,就需要用到经典的演示双删策略
上面的单删策略存在问题的情况如下: 请求一:1.1修改数据库数据 1.2 删除redis数据 请求二:2.1修改数据库数据 2.2 删除redis数据 请求三:3.1查询redis中数据 3.2查询数据库数据 3.3 新查到的数据写入redis 添加延时双删策略后的情况 请求一:1.1修改数据库数据 1.2 删除redis数据 1.3 延时3--5s再去删除redis中数据 请求二:2.1修改数据库数据 2.2 删除redis数据 2.3 延时3--5s再去删除redis中数据 请求三:3.1查询redis中数据 3.2 查询数据库数据 3.3 新查到的数据写入redis 双删策略为什么能解决问题: 因为存在了延时时间,故1.3或2.3 一定是最后执行的一步操作(并发中的延时一定要理解) 延时的根本目的就是为了让程序先把3.3执行完,再去删除redis
如何实现演示双删
比较好的: 项目整合quartz等定时任务框架,去实现延时3--5s再去执行最后一步任务,mq的延迟队列
如果延时双删的第二步删除失败了怎么办,则要进行重试
删除缓存重试机制
因为延时双删可能会存在第二步的删除缓存失败,导致的数据不一致问题。
可以使用这个方案优化:删除失败就多删除几次呀,保证删除缓存成功就可以了呀~ 所以可以引入删除缓存重试机制
删除缓存重试流程
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写请求更新数据库
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缓存因为某些原因,删除失败
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把删除失败的key放到消息队列
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消费消息队列的消息,获取要删除的key
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重试删除缓存操作
读取binlog异步删除缓存
重试删除缓存机制还可以吧,就是会造成好多业务代码入侵。其实,
优化:通过数据库的binlog来异步淘汰key。
以mysql为例吧
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可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面
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然后通过ACK机制确认处理这条更新消息,删除缓存,保证数据缓存一致性