Redis学习（十）｜使用消息队列的重试机制实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性

文章目录

介绍
原理
整体方案
实现步骤
示例代码
总结
其他：Kafka 重试策略配置
- 1. 生产者重试策略配置
- 2. 消费者重试策略配置

介绍

在分布式系统中，保持 MySQL 和 Redis 之间的数据一致性是至关重要的。为了确保数据的一致性，我们通常采取先更新数据库，再删除缓存的方案。然而，在实际应用中，由于网络问题、服务故障等原因，可能会导致数据库更新成功而缓存删除失败，进而导致数据不一致。为了解决这个问题，我们可以引入消息队列的重试机制，以确保缓存删除成功。

原理

重试机制是一种容错机制，用于在消息发送失败或者处理失败时进行重试。通过将数据更新操作封装成消息，并发送到消息队列中，在消费者处理消息时进行重试，可以提高系统的可靠性和稳定性。我们将使用消息队列的重试机制来实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性。

整体方案

整体方案如下：

应用程序首先将数据更新操作发送到消息队列中。
消费者从消息队列中获取消息，并根据消息中的数据删除 Redis 中的缓存数据。
如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，如果重试超过的一定次数，还是没有成功，就需要向业务层发送报错信息了。
如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

实现步骤

以下是使用消息队列的重试机制实现 MySQL 和 Redis 数据一致性的基本步骤：

将数据更新操作封装成消息：在应用程序中，将数据更新操作封装成消息，并发送到消息队列中。消息中应包含数据更新操作的类型（如插入、更新或删除）以及相关的数据。
消费者消息处理和失败重试：消费者从消息队列中获取消息，并根据消息中的数据更新操作来删除 Redis 中的缓存数据。消息消费失败后自动进行重试。可以根据重试次数和重试间隔来配置重试机制，例如指数退避策略。
消息确认机制：消费者在成功处理消息后，需要发送确认消息给消息队列，告知消息队列可以删除或标记消息为已处理。这样可以确保消息在成功处理后不会被重新处理，避免重复处理的情况。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用 Java 实现消息队列的重试机制，以确保 MySQL 和 Redis 的数据一致性：

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class MySQLToKafka {

    private static final String TOPIC_NAME = "mysql_updates";
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String GROUP_ID = "cache-deletion-group";

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟 MySQL 更新后发送消息到 Kafka
        sendMySQLUpdateToKafka("data_update");

        // 模拟从 Kafka 拉取消息删除 Redis 缓存
        pullMessageFromKafkaAndDeleteCache();
    }

    // 发送 MySQL 更新消息到 Kafka
    private static void sendMySQLUpdateToKafka(String message) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME, message);

        try {
            producer.send(record).get();
            System.out.println("Message sent to Kafka successfully: " + message);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            producer.close();
        }
    }

    // 从 Kafka 拉取消息并删除 Redis 缓存
    private static void pullMessageFromKafkaAndDeleteCache() {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, GROUP_ID);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC_NAME));

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.printf("Received message: offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                            record.offset(), record.key(), record.value());
                    if (deleteCacheFromRedis(record.value())) {
                        System.out.println("Cache deleted from Redis successfully.");
                        // 处理消息成功后手动提交偏移量
                        consumer.commitAsync();
                    } else {
                        System.out.println("Cache deletion from Redis failed. Kafka will retry.");
                    }
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }

    // 模拟删除 Redis 缓存
    private static boolean deleteCacheFromRedis(String message) {
        // 这里省略删除 Redis 缓存的逻辑，直接模拟删除成功和失败
        // 模拟删除成功的概率为 0.7
        if (Math.random() < 0.7) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

以上代码完成了以下几个功能：

发送 MySQL 更新消息到 Kafka： sendMySQLUpdateToKafka 方法模拟了 MySQL 更新后发送消息到 Kafka 的过程。它使用 Kafka 生产者将消息发送到指定的 Kafka 主题中。
从 Kafka 拉取消息并删除 Redis 缓存： pullMessageFromKafkaAndDeleteCache 方法模拟了从 Kafka 拉取消息并删除 Redis 缓存的过程。它使用 Kafka 消费者订阅指定的 Kafka 主题，并轮询获取消息。对于每条消息，它尝试删除对应的 Redis 缓存。如果删除失败，就会打印一条消息表示失败，然后 Kafka 将自动重试该消息。只有在成功删除缓存后，才会手动提交偏移量。
模拟删除 Redis 缓存： deleteCacheFromRedis 方法用于模拟删除 Redis 缓存的过程。它返回一个布尔值，表示缓存删除操作的成功或失败。在实际应用中，这个方法应该被替换为真正的删除 Redis 缓存的逻辑。

通过这样的流程，模拟了一个简单的数据更新、消息发送、消息消费、缓存删除的完整流程，并且在处理消息失败时利用 Kafka 的自动重试机制进行了处理。

总结

通过引入消息队列的重试机制，可以有效地实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性。使用重试机制，可以确保数据在 MySQL 更新后 Redis 的对应缓存能够成功删除，从而保持数据的一致性。这种方法适用于需要处理大量数据更新和异步消息传输的场景，同时也提高了系统的可靠性和稳定性。

其他：Kafka 重试策略配置

1. 生产者重试策略配置

对于 Kafka 生产者，可以通过配置以下参数来定义重试策略：

retries: 设置生产者在发生可重试的异常时重试的最大次数。默认值为 2147483647（即最大整数）。
retry.backoff.ms: 设置生产者在重试之间等待的时间。默认值为 100 毫秒。

示例配置：

# 设置最大重试次数为 3 次
retries=3
# 设置重试之间的等待时间为 500 毫秒
retry.backoff.ms=500

2. 消费者重试策略配置

对于 Kafka 消费者，可以通过以下参数来定义重试策略：

enable.auto.commit: 指定消费者是否自动提交偏移量。默认为 true，表示自动提交。
auto.commit.interval.ms: 如果启用了自动提交偏移量，可以通过该参数设置自动提交的间隔时间。默认值为 5000 毫秒。
max.poll.interval.ms: 设置消费者在拉取消息之间的最大时间间隔。如果消费者在此间隔内没有发送心跳，将被认为失败，并且将其分区重新分配给其他消费者。默认值为 300000 毫秒（5 分钟）。
max.poll.records: 设置消费者在单次调用 poll 方法中拉取的最大记录数。默认值为 500 条。

示例配置：

# 禁用自动提交偏移量
enable.auto.commit=false
# 设置自动提交偏移量的间隔时间为 1000 毫秒
auto.commit.interval.ms=1000
# 设置拉取消息之间的最大时间间隔为 10 秒
max.poll.interval.ms=10000
# 设置单次 poll 方法拉取的最大记录数为 100 条
max.poll.records=100

通过以上配置，可以定制 Kafka 生产者和消费者的重试策略，以适应不同的业务需求和性能要求。