[TOC] 多年前在一次面试中,被问到如果数据更新,先修改数据库还是先修改缓存。因为没有想过,所以比较懵逼,时候赶紧搜索,发现这里面很有学问。基本上所有的文章最终都指向了两个地方,就是oracle和Hazelcast对缓存更新策略的介绍。
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多年前在一次面试中,被问到如果数据更新,先修改数据库还是先修改缓存。因为没有想过,所以比较懵逼,时候赶紧搜索,发现这里面很有学问。基本上所有的文章最终都指向了两个地方,就是oracle和Hazelcast对缓存更新策略的介绍。
常见的应用端策略,从数据库加载数据到缓存的模式。
应用服务自己选择是否使用缓存,并维护缓存的生命周期。这是最简单的实现方式,但是会有遇到一些问题。分为两种情况:
检查缓存遗漏,然后查询数据库,填充缓存
这会导致缓存击穿,需要双重检查锁定(Double Check Lock)确保单个线程访问数据库,但是会增加锁开销。
修改数据库和缓存,因为缓存和数据库是两个系统,操作的先后顺序会导致一致性问题。
通常由几种方案:
如果两个线程同时更新,先更新的线程因为某些原因(时间片耗尽),后更新缓存,那么缓存里就是脏数据。
participant 业务
participant 数据库
participant 缓存
业务->数据库: A线程:更新
业务->数据库: B线程:更新
数据库->数据库: A线程:挂起
数据库->缓存: B线程:更新
数据库->缓存: A线程:更新
数据库错误,然后回滚了,但是这段时间里,缓存被用了。
participant 业务
participant 数据库
participant 缓存
业务->数据库: A线程:更新
数据库->缓存: A线程:更新
业务->缓存: B线程:获取
缓存->业务: B线程:取得未提交的数据
缓存-->数据库: A线程:更新
note right of 数据库:回滚
一个线程删除了缓存,还没来得及更新数据库,另一个线程来取缓存,发现取不到,查询数据库,并把旧数据放入缓存。最后数据库被更新为最新值。
participant 业务
participant 缓存
participant 数据库
业务->缓存: A线程:删除
业务->缓存: B线程:获取
缓存-->业务: B线程:未命中
业务->数据库: B线程:查询
数据库->缓存: B线程:更新
缓存->数据库: A线程:更新
先更新数据库,后删除缓存,如果失败直接回滚,其他线程不会读到脏数据。事务提交后,后续线程从数据库读取最新值放入缓存。会引起缓存击穿,需要做DCL。在极端情况下,线程在删除缓存之前被终止,那么缓存里是脏数据。
participant 业务
participant 缓存
participant 数据库
业务->数据库: A线程:更新
数据库->缓存: A线程:删除
业务->缓存: B线程:获取
缓存-->业务: B线程:未命中
业务->数据库: B线程:查询
数据库->缓存: B线程:更新
还有一种更极端的情况,当前一个线程删除缓存之后。A线程查询缓存miss,然后查询数据库,并试图更新缓存,但是被挂起。此时B线程更新数据库,并删除缓存,然后A获得时间片,将B更新前的旧数据放入缓存。缓存里成为了脏数据。
应用尝试获取缓存时,如果未命中,由缓存负责查询数据库并更新缓存,然后返回数据。
尝试更新数据时,只更新缓存数据,由缓存负责把修改同步到数据库。如果操作数据库异常,则回滚事务,把异常抛给应用。
Read-Through和Write-Through 通常是缓存服务一起提供的策略,如果缓存服务不支持,需要自己动手封装。本质上就是把缓存操作纳入事务管理,由缓存服务封装在一起提供给应用。应用只需提供对数据库操作的实现,然后使用缓存即可。
仍然存在极端情况,即服务更新缓存后,在写入数据库之前被终止。
一种缓存服务端的策略,当应用尝试更新数据时,只更新缓存数据。缓存服务会把修改放入一个队列,异步的更新到数据库。
有的缓存服务会批量同步,并合并对同一条记录的多次操作,只更新最新记录。
如果更新数据库异常,需要不断重试,知道数据库更新成功,因为缓存中数据已经生效。
这样做有四个优点:
但是必须先解决几个问题:
还有一种类似做法,就是通过订阅Mysql的binlog,异步更新缓存。可以保证最终一致性,但是需要容忍一定的延迟。
相比于上述为了保证一致性的策略,这是一个辅助措施。即对于设置了过期时间的缓存,在即将到期时,异步查询数据库,更新到缓存。能够尽可能减少脏数据,并保证一致性和效率。这是因为:
总之,分布式系统很难两全其美,需要在A和C之间做出取舍,根据业务需要和经济基础选择最合适的方案。
其他参考资料:
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本文标题: 如何保证缓存和数据库一致性
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