分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析数据库

来源:互联网 / 作者:SKY / 2018-05-16 20:05 / 点击:
首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

 

但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。

正文

先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。

在这里,我们讨论三种更新策略:

先更新数据库,再更新缓存

先删除缓存,再更新数据库

先更新数据库,再删除缓存

应该没人问我,为什么没有先更新缓存,再更新数据库这种策略。

先更新数据库,再更新缓存

这套方案,大家是普遍反对的。为什么呢?有如下两点原因。

原因一(线程安全角度)

同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现

线程A更新了数据库

线程B更新了数据库

线程B更新了缓存

线程A更新了缓存

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据,因此不考虑。

原因二(业务场景角度)

有如下两点:

如果你是一个写数据库场景比较多,而读数据场景比较少的业务需求,采用这种方案就会导致,数据压根还没读到,缓存就被频繁的更新,浪费性能。

如果你写入数据库的值,并不是直接写入缓存的,而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么,每次写入数据库后,都再次计算写入缓存的值,无疑是浪费性能的。显然,删除缓存更为适合。

接下来讨论的就是争议最大的,先删缓存,再更新数据库。还是先更新数据库,再删缓存的问题。

先删缓存,再更新数据库

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:

请求A进行写操作,删除缓存

请求B查询发现缓存不存在

请求B去数据库查询得到旧值

请求B将旧值写入缓存

请求A将新值写入数据库

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且,如果不采用给缓存设置过期时间策略,该数据永远都是脏数据。

 

那么,如何解决呢?采用延时双删策略

 

伪代码如下

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

 

转化为中文描述就是

先淘汰缓存

再写数据库(这两步和原来一样)

休眠1秒,再次淘汰缓存

这么做,可以将1秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。

那么,这个1秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?

针对上面的情形,读者应该自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上,加几百ms即可。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

如果你用了mysql的读写分离架构怎么办?

ok,在这种情况下,造成数据不一致的原因如下,还是两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作。

请求A进行写操作,删除缓存

请求A将数据写入数据库了,

请求B查询缓存发现,缓存没有值

请求B去从库查询,这时,还没有完成主从同步,因此查询到的是旧值

请求B将旧值写入缓存

数据库完成主从同步,从库变为新值

上述情形,就是数据不一致的原因。还是使用双删延时策略。只是,睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上,加几百ms。

采用这种同步淘汰策略,吞吐量降低怎么办?

ok,那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程,异步删除。这样,写的请求就不用沉睡一段时间后了,再返回。这么做,加大吞吐量。

第二次删除,如果删除失败怎么办?

这是个非常好的问题,因为第二次删除失败,就会出现如下情形。还是有两个请求,一个请求A进行更新操作,另一个请求B进行查询操作,为了方便,假设是单库:

请求A进行写操作,删除缓存

请求B查询发现缓存不存在

请求B去数据库查询得到旧值

请求B将旧值写入缓存

请求A将新值写入数据库

请求A试图去删除请求B写入对缓存值,结果失败了。

ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败,会再次出现缓存和数据库不一致的问题。

如何解决呢?

具体解决方案,且看博主对第(3)种更新策略的解析。

先更新数据库,再删缓存

首先,先说一下。老外提出了一个缓存更新套路,名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出

失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。

命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。

更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。

另外,知名社交网站facebook也在论文《Scaling Memcache at Facebook》中提出,他们用的也是先更新数据库,再删缓存的策略。

这种情况不存在并发问题么?

不是的。假设这会有两个请求,一个请求A做查询操作,一个请求B做更新操作,那么会有如下情形产生

缓存刚好失效

请求A查询数据库,得一个旧值

请求B将新值写入数据库

请求B删除缓存

请求A将查到的旧值写入缓存

ok,如果发生上述情况,确实是会发生脏数据。

然而,发生这种情况的概率又有多少呢?

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