Redis与数据库数据一致性

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可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢?其实我们可以考虑这么一个业务场景:我们需要更新部分数据,我们首先更新数据库数据,然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了,然而Redis清除缓存出现异常了,这样会导致出现这么一种情况:数据库中的数据已经更新为最新数据,但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据,这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。

有些喜欢投机取巧的朋友就会想,那我先清掉缓存中的旧数据,然后再写入新数据到数据库,最后更新缓存不就可以了么?这种方式可能出现一种问题:我们清除Redis缓存成功了,但是写入还未将新数据写入到数据库之前有读请求的发生,就会导致数据库中的旧数据再次存入Redis中,然后等到新数据写入到数据库后,一样产生了。Redis与Mysql双库的数据一致性问题。

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昨天谈到Redis分布式环境其实有说到,分布式环境下,数据读写操作是并发操作,所以导致对用一份数据进行读写操作先后执行顺序无法保证,所以就可能出现读操作先于写操作被执行,这时就会出现脏数据导致数据一致性问题的产生。这时候我们需要考虑我们读取的数据是否是强一致性数据,比如账户余额这种必须是强一致性数据,则读数据库,如果读取的数据实时性没有非常严格,比如积分排行榜等,就可以直接读取Redis数据。如果机器并发量不高的情况下,读取数据优先从Redis中读取,缓存中数据不存在才选择从数据库中获取,并且把从数据库获取到的数据写入Redis。写入数据则相反,先清除Redis缓存数据,再写入数据到数据库,如果是简单数据这时候可以实时写入到Redis中供读操作读取,如果是需要多表连表查询的数据,则可以暂时不写入Redis,等到有查询操作的时候再写入到Redis。

那如果是高并发的情况下呢?在高并发的情况下,读取数据操作和上面是一样,优先从Redis读取。但是写入数据操作就和刚才做法不一样了,高并发的情况下,写入数据先写入到Redis,然后定期从Redis写入到Mysql中。高并发的情况下需要注意的是,每个读取数据的请求都需要在超时时间内返回数据,如果数据更新很频繁,可能会导致Redis积压了一系列更新操作,从而导致大量的读取数据请求超时,最后这大量的读取数据请求全部压到数据库,导致缓存击穿的现象产生,严重可能导致数据库宕机。这时候解决方案其实一般通过增加机器来增加吞吐量,或者暂时先返回一个老数据给客户端。

所以到这里我们其实方案很明确了,一共有两种比较常见的方案:Redis是作为缓存服务器使用,一般作为缓存有两个用途:请求快速处理和减少I/O频率。减少I/O频率实际上就是刚才所说的高并发情况下数据实时写入到数据库,然后数据积累到一定程度定期写入到数据库,请求快速处理就是处理读请求时有限从Redis中获取,Redis是支持高并发操作的,所以处理速度很快,如果Redis中不存在数据,再去数据库中查询,然后写入到redis中缓存,以便二次读取可以直接从缓存中取到数据。 第二种方案其实就是异步异步缓存,Redis缓存热门数据,增删改查都在Mysql操作,只要Mysql有insert、update、delete操作,可以通过kafka或者rabbitMQ等第三方消息推送工具将binlog相关的消息推送到Redis中,Redis解析binlog中的数据对Redis缓存中的数据进行更新,Mysql中的主从备份机制也是通过binlog来实现数据一致性的。

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