面試官:緩存一致性問題怎么解決

關(guān)于Redis的其他的一些面試問題已經(jīng)寫過了,比如常見的緩存穿透、雪崩、擊穿、熱點(diǎn)的問題,但是還有一個(gè)比較麻煩的問題就是如何保證緩存一致性。

對于緩存和數(shù)據(jù)庫的操作,主要有以下兩種方式。

先刪緩存,再更新數(shù)據(jù)庫

先刪除緩存,數(shù)據(jù)庫還沒有更新成功,此時(shí)如果讀取緩存,緩存不存在,去數(shù)據(jù)庫中讀取到的是舊值,緩存不一致發(fā)生。

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解決方案

延時(shí)雙刪

延時(shí)雙刪的方案的思路是,為了避免更新數(shù)據(jù)庫的時(shí)候,其他線程從緩存中讀取不到數(shù)據(jù),就在更新完數(shù)據(jù)庫之后,再sleep一段時(shí)間,然后再次刪除緩存。

sleep的時(shí)間要對業(yè)務(wù)讀寫緩存的時(shí)間做出評估,sleep時(shí)間大于讀寫緩存的時(shí)間即可。

流程如下:

  1. 線程1刪除緩存,然后去更新數(shù)據(jù)庫
  2. 線程2來讀緩存,發(fā)現(xiàn)緩存已經(jīng)被刪除,所以直接從數(shù)據(jù)庫中讀取,這時(shí)候由于線程1還沒有更新完成,所以讀到的是舊值,然后把舊值寫入緩存
  3. 線程1,根據(jù)估算的時(shí)間,sleep,由于sleep的時(shí)間大于線程2讀數(shù)據(jù)+寫緩存的時(shí)間,所以緩存被再次刪除
  4. 如果還有其他線程來讀取緩存的話,就會(huì)再次從數(shù)據(jù)庫中讀取到最新值
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先更新數(shù)據(jù)庫,再刪除緩存

如果反過來操作,先更新數(shù)據(jù)庫,再刪除緩存呢?

這個(gè)就更明顯的問題了,更新數(shù)據(jù)庫成功,如果刪除緩存失敗或者還沒有來得及刪除,那么,其他線程從緩存中讀取到的就是舊值,還是會(huì)發(fā)生不一致。

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解決方案

消息隊(duì)列

這是網(wǎng)上很多文章里都有寫過的方案。但是這個(gè)方案的缺陷會(huì)更明顯一點(diǎn)。

先更新數(shù)據(jù)庫,成功后往消息隊(duì)列發(fā)消息,消費(fèi)到消息后再刪除緩存,借助消息隊(duì)列的重試機(jī)制來實(shí)現(xiàn),達(dá)到最終一致性的效果。

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這個(gè)解決方案其實(shí)問題更多。

  1. 引入消息中間件之后,問題更復(fù)雜了,怎么保證消息不丟失更麻煩
  2. 就算更新數(shù)據(jù)庫和刪除緩存都沒有發(fā)生問題,消息的延遲也會(huì)帶來短暫的不一致性,不過這個(gè)延遲相對來說還是可以接受的

進(jìn)階版消息隊(duì)列

為了解決緩存一致性的問題單獨(dú)引入一個(gè)消息隊(duì)列,太復(fù)雜了。

其實(shí),一般大公司本身都會(huì)有監(jiān)聽binlog消息的消息隊(duì)列存在,主要是為了做一些核對的工作。

這樣,我們可以借助監(jiān)聽binlog的消息隊(duì)列來做刪除緩存的操作。這樣做的好處是,不用你自己引入,侵入到你的業(yè)務(wù)代碼中,中間件幫你做了解耦,同時(shí),中間件的這個(gè)東西本身就保證了高可用。

當(dāng)然,這樣消息延遲的問題依然存在,但是相比單純引入消息隊(duì)列的做法更好一點(diǎn)。

而且,如果并發(fā)不是特別高的話,這種做法的實(shí)時(shí)性和一致性都還算可以接受的。

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其他解決方案

設(shè)置緩存過期時(shí)間

每次放入緩存的時(shí)候,設(shè)置一個(gè)過期時(shí)間,比如5分鐘,以后的操作只修改數(shù)據(jù)庫,不操作緩存,等待緩存超時(shí)后從數(shù)據(jù)庫重新讀取。

如果對于一致性要求不是很高的情況,可以采用這種方案。

這個(gè)方案還會(huì)有另外一個(gè)問題,就是如果數(shù)據(jù)更新的特別頻繁,不一致性的問題就很大了。

在實(shí)際生產(chǎn)中,我們有一些活動(dòng)的緩存數(shù)據(jù)是使用這種方式處理的。

因?yàn)榛顒?dòng)并不頻繁發(fā)生改變,而且對于活動(dòng)來說,短暫的不一致性并不會(huì)有什么大的問題。

為什么是刪除,而不是更新緩存?

我們以先更新數(shù)據(jù)庫,再刪除緩存來舉例。

如果是更新的話,那就是先更新數(shù)據(jù)庫,再更新緩存

舉個(gè)例子:如果數(shù)據(jù)庫1小時(shí)內(nèi)更新了1000次,那么緩存也要更新1000次,但是這個(gè)緩存可能在1小時(shí)內(nèi)只被讀取了1次,那么這1000次的更新有必要嗎?

反過來,如果是刪除的話,就算數(shù)據(jù)庫更新了1000次,那么也只是做了1次緩存刪除,只有當(dāng)緩存真正被讀取的時(shí)候才去數(shù)據(jù)庫加載。

總結(jié)

首先,我們要明確一點(diǎn),緩存不是更新,而應(yīng)該是刪除。

刪除緩存有兩種方式:

  1. 先刪除緩存,再更新數(shù)據(jù)庫。解決方案是使用延遲雙刪。
  2. 先更新數(shù)據(jù)庫,再刪除緩存。解決方案是消息隊(duì)列或者其他binlog同步,引入消息隊(duì)列會(huì)帶來更多的問題,并不推薦直接使用。

針對緩存一致性要求不是很高的場景,那么只通過設(shè)置超時(shí)時(shí)間就可以了。

其實(shí),如果不是很高的并發(fā),無論你選擇先刪緩存還是后刪緩存的方式,都幾乎很少能產(chǎn)生這種問題,但是在高并發(fā)下,你應(yīng)該知道怎么解決問題。

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