美团二面：Redis与MySQL双写一致性如何保证？

深碍√TFBOYSˉ_ 2024-03-18 00:01 87阅读 0赞

## 美团二面：Redis与MySQL双写一致性如何保证？ ##

### 谈谈一致性 ###

*  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IbxWBt0N-1690073510053)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073130924.png)\]][img-IbxWBt0N-1690073510053_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073130924.png]
 *  一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。
    
     *  **强一致性**：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大
     *  **弱一致性**：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态
     *  **最终一致性**：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型

### 三个经典的缓存模式 ###

*  缓存可以提升性能、缓解数据库压力，但是使用缓存也会导致数据**不一致性**的问题。一般我们是如何使用缓存呢？有三种经典的缓存模式：
 *  Cache-Aside Pattern
 *  Read-Through/Write through
 *  Write behind

#### Cache-Aside Pattern ####

*  Cache-Aside Pattern，即**旁路缓存模式**，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。

##### Cache-Aside读流程 #####

*  **Cache-Aside Pattern**的读请求流程如下：
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kA0zDG7u-1690073510054)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073197926.png)\]][img-kA0zDG7u-1690073510054_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073197926.png]
 *  读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据
 *  缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。

##### Cache-Aside 写流程 #####

*  **Cache-Aside Pattern**的写请求流程如下：
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OproOKNa-1690073510054)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073221520.png)\]][img-OproOKNa-1690073510054_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073221520.png]
 *  更新的时候，先**更新数据库，然后再删除缓存**。

#### Read-Through/Write-Through（读写穿透） ####

*  **Read/Write Through**模式中，服务端把缓存作为主要数据存储。应用程序跟数据库缓存交互，都是通过**抽象缓存层**完成的。

##### Read-Through #####

*  **Read-Through**的简要流程如下
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PmUceYUD-1690073510055)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073257245.png)\]][img-PmUceYUD-1690073510055_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073257245.png]
 *  从缓存读取数据，读到直接返回
 *  如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。
 *  这个简要流程是不是跟**Cache-Aside**很像呢？其实**Read-Through**就是多了一层**Cache-Provider**，流程如下：
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7zmtSede-1690073510055)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073275006.png)\]][img-7zmtSede-1690073510055_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073275006.png]
 *  Read-Through实际只是在**Cache-Aside**之上进行了一层封装，它会让程序代码变得更简洁，同时也减少数据源上的负载。

##### Write-Through #####

*  **Write-Through**模式下，当发生写请求时，也是由**缓存抽象层**完成数据源和缓存数据的更新,流程如下：
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wXfBireT-1690073510056)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073299313.png)\]][img-wXfBireT-1690073510056_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073299313.png]

#### Write behind （异步缓存写入） ####

*  **Write behind**跟**Read-Through/Write-Through**有相似的地方，都是由`Cache Provider`来负责缓存和数据库的读写。它两又有个很大的不同：**Read/Write Through**是同步更新缓存和数据的，**Write Behind**则是只更新缓存，不直接更新数据库，通过**批量异步**的方式来更新数据库。
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qqLBpHDA-1690073510056)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073321093.png)\]][img-qqLBpHDA-1690073510056_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073321093.png]
 *  这种方式下，缓存和数据库的一致性不强，**对一致性要求高的系统要谨慎使用**。但是它适合频繁写的场景，MySQL的**InnoDB Buffer Pool机制**就使用到这种模式。

### 操作缓存的时候，删除缓存呢，还是更新缓存？ ###

*  一般业务场景，我们使用的就是**Cache-Aside**模式。 有些小伙伴可能会问， **Cache-Aside**在写入请求的时候，为什么是**删除缓存而不是更新缓存**呢？
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XIir8NpI-1690073510056)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073344468.png)\]][img-XIir8NpI-1690073510056_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073344468.png]
 *  我们在操作缓存的时候，到底应该删除缓存还是更新缓存呢？我们先来看个例子：
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JIDIAcpD-1690073510057)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073357570.png)\]][img-JIDIAcpD-1690073510057_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073357570.png]
 *  线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库
 *  线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库
 *  由于网络等原因，线程B先更新了缓存
 *  线程A更新缓存。
 *  这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据**不一致**了，脏数据出现啦。如果是**删除缓存取代更新缓存**则不会出现这个脏数据问题。
 *  **更新缓存相对于删除缓存**，还有两点劣势：
 *  如果你写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话。更新缓存频率高的话，就浪费性能啦。
 *  在写数据库场景多，读数据场景少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这也浪费了性能呢(实际上，写多的场景，用缓存也不是很划算了)

### 双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？ ###

*  `Cache-Aside`缓存模式中，有些小伙伴还是有疑问，在写入请求的时候，为什么是**先操作数据库呢**？为什么**不先操作缓存**呢？
 *  假设有A、B两个请求，请求A做更新操作，请求B做查询读取操作。
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eezorgn3-1690073510057)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073399221.png)\]][img-eezorgn3-1690073510057_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073399221.png]
 *  线程A发起一个写操作，第一步del cache
 *  此时线程B发起一个读操作，cache miss
 *  线程B继续读DB，读出来一个老数据
 *  然后线程B把老数据设置入cache
 *  线程A写入DB最新的数据
 *  酱紫就有问题啦，**缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据**。因此，`Cache-Aside`缓存模式，选择了先操作数据库而不是先操作缓存。

#### 缓存延时双删 ####

*  有些小伙伴可能会说，不一定要先操作数据库呀，采用**缓存延时双删**策略就好啦？什么是延时双删呢？
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1RRnWs3p-1690073510057)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073429648.png)\]][img-1RRnWs3p-1690073510057_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073429648.png]
 *  先删除缓存
 *  再更新数据库
 *  休眠一会（比如1秒），再次删除缓存。

#### 删除缓存重试机制 ####

*  不管是**延时双删**还是**Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存**，如果第二步的删除缓存失败呢，删除失败会导致脏数据哦~
 *  ![在这里插入图片描述][8a46b66c3558469da24db16037e66301.png]
 *  写请求更新数据库
 *  缓存因为某些原因，删除失败
 *  把删除失败的key放到消息队列
 *  消费消息队列的消息，获取要删除的key
 *  重试删除缓存操作

#### 读取biglog异步删除缓存 ####

*  重试删除缓存机制还可以，就是会造成好多业务代码入侵。其实，还可以通过**数据库的binlog来异步淘汰key**。
 *  ![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5hfpCLXQ-1690073510057)(C:\\Users\\quyanliang\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\1690073479650.png)\]][img-5hfpCLXQ-1690073510057_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073479650.png]
 *  以mysql为例 可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面，然后通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性

[img-IbxWBt0N-1690073510053_C_Users_quyanliang_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_1690073130924.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/e87b8ce297c64d6186d378fa88fb9298.png
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