MySQL系列文章

MySQL（一）基本架构、SQL语句操作、试图
MySQL（二）索引原理以及优化
MySQL（三）SQL优化、Buffer pool、Change buffer
MySQL（四）事务原理及分析
MySQL（五）缓存策略
MySQL（六）主从复制
数据库三范式

---

mysql为什么需要缓存？

当随着业务的扩大，数据量逐渐增大，会增加mysql读写压力。
一般在中间增加redis作为mysql的缓存。
mysql缓存方案：缓存用户定义的热点数据，用户直接从缓存获取热点数据，降低数据的读压力。

mysql缓存的使用场景？

内存访问速度是磁盘速度的10万倍（数量级）
读的需求远远大于写的需求
MySQL自身缓冲层跟业务无关（比如buffer pool）
MySQL作为项目主要数据库，便于统计分析
缓存数据库作为辅助数据库，存放热点数据

为什么需要缓冲层？

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；

缓冲层的选择

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；

总结

• 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；
• 访问磁盘的速度比较慢，尽量获取数据从内存中获取，所以需要缓存从内存中读取；
• 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，那么可以使用横向扩展集群方式来解决；
• 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；
• 缓存数据库可以存储用户自定义的热点数据；以下的讨论都是基于热点数据的同步问题；
  

缓冲层存在的问题

没有缓冲层之前，我们对数据的读写都是基于 mysql；所以不存在同步问题；
引入缓冲层后，我们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几个状态？

1. mysql 有，缓存无
2. mysql 无，缓存有
3. 都有，但数据不一致
4. 都有，数据一致
5. 都没有
   其中1、4、5都可以接受的状态，需要制定读写策略来避免2,3情况的产生。

读写策略

读策略：先读redis:没命中数据，则读Mysql；redis有数据，则直接返回。
读Mysql中：没命中数据，则返回没有；命中数据，则将Mysql读到的数据同步到redis。
写策略：分为安全优先和效率优先两种（insert,update,delete）
安全优先：删除缓存，然后写mysql，接着mysql把数据同步到redis
效率优先：先写redis,如果是插入和更新操作，把key设置过期时间（比如200ms），然后再写mysql，最后mysql同步到redis。（安全问题只会影响200ms）。

通过读写策略可以解决缓冲层的问题，但是在MySQL数据同步到redis时有一些同步方案。

同步方案

1. 触发器+UDF函数
2. 伪装数据库

触发器+UDF函数

步骤：

1. 在MySQL中对要操作的数据设置触发器Trigger，监听操作
2. 客户端（NodeServer）向MySQL中写入数据时，触发器会被触发，触发之后调用MySQL的UDF函数
3. UDF函数可以把数据写入到Redis中，从而达到同步的效果
   结果分析：
   这种方案适合于读多写少，并且不存并发写的场景
   因为MySQL触发器本身就会造成效率的降低，如果一个表经常被操作，这种方案显示是不合适的

伪装数据库

伪装数据库伪装成从数据库从MySQL中读取binlog数据，数据库读取到数据之后，解析Bin log，然后将数据写入写入同步到Redis中，然后客户端从Redis读数据。
阿里巴巴开源了一个Canal就是作为伪装数据库解决同步问题。
工作原理：
canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议
mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave（也就是canal）
canal解析binary log对象（原始为byte流）

缓存异常情况

缓存穿透

假设某个数据 redis 不存在，mysql 也不存在，而且一直尝试读怎么办？缓存穿透，数据最终压力依然堆积在 mysql，可能造成 mysql 不堪重负而崩溃;redis中没有做一个保护。
解决方法：
发现 mysql 不存在，将 redis 设置为 <key, nil> 设置过期时间 下次访问 key 的时候 不再访问 mysql 容易造成 redis 缓存很多无效数据；
布隆过滤器（能够确认一定不存在的key），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；(解决使用不同的非法key来攻击数据库)

缓存击穿

某些数据 redis 没有，但是 mysql 有；此时当大量这类数据的并发连接请求，同样造成 mysql 过大；
解决：

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。
优点：没有额外的内存消耗，保证一致性，实现简单
缺点：线程需要等待，性能受影响

将非常热点的 key，设置不过期；

缓存雪崩

表示一段时间内，缓存集中失效（redis 无， mysql 有），导致请求全部走 mysql，有可能搞垮数据库，使整个服务失效；
mysql 主要的数据的依据；redis 可有可无的状态；

解决：
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；

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；

缓存的弊端

不能处理多语句的事务
redis不支持回滚
造成redis,mysql不一致

连接池问题

连接池：热点key总是在同一个连接；同一个key必须要走同一个mysql连接，或者同一个redis连接（通过hash实现）。目的是确保同一个没有并发问题。