如何保证缓存和数据库的数据一致性

1、错误的解决方案

1.1、 先更新数据库,再删除缓存

若数据库更新成功,删除缓存操作失败,则此后读到的都是缓存中过期的数据,造成不一致问题。

1.2、 先更新数据库,再更新缓存

同删除缓存策略一样,若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。

1.3、 先删除缓存,再更新数据库

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1.4、 先更新缓存,再更新数据库

若缓存更新成功数据库更新失败, 则此后读到的都是未持久化的数据。因为缓存中的数据是易失的,这种状态非常危险。
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2、正确的解决方案

2.1、使用 CAS

CAS (Check-And-Set 或 Compare-And-Swap)是一种常见的保证并发安全的手段。CAS 当且仅当客户端最后一次取值后该 key 没有被其他客户端修改的情况下,才允许当前客户端将新值写入。

func CAS(oldVal, newVal) {
    if cache.get() == oldVal {
        cache.set(newVal)
    }
}

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  • 目前一些兼容 Redis 协议的中间件已经提供了 CAS 命令的支持,比如阿里的 Tair 以及腾讯的 Tendis。
  • Redis 官方本身是不支持CAS的操作,但是我们可以通过WATCHMULTI 命令实现类似的效果
  • WATCH 命令用于监视一个或多个键的变化,并在某个键被修改后取消事务,从而确保事务的原子性
  • MULTI 命令用于开始一个事务,将多个命令打包成一个事务,然后一次性执行。如果在执行事务期间有其他客户端对事务中的键进行修改,那么事务会被取消

2.2、使用分布式锁

CAS 假设发生并发问题的概率不大, 所以 CAS 也被称为乐观锁。那么悲观锁能否解决我们的问题呢?

还是以「先更新数据库,再更新缓存」方案中两个写线程竞争为例, 我们要求任何线程在写入或读取数据库前都需要获取排它锁。
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分布式锁同样可以解决并发问题,只是成本可能略高。

2.3、使用消息队列异步更新

使用消息队列实现异步更新时,可以将缓存更新的请求发送到消息队列中,由消息队列异步地处理缓存更新操作。下面是一个简单的案例:

假设有一个电商网站,需要对商品信息进行缓存。当用户访问商品详情页面时,先从缓存中读取商品信息,如果缓存中没有,则从数据库中读取。

  • 当商品信息发生变化时,需要更新缓存中的数据。这时可以通过消息队列异步更新缓存,具体步骤如下:

  • 当商品信息发生变化时,先更新数据库中的数据。

  • 将商品信息更新请求发送到消息队列中。

  • 消息队列异步地处理缓存更新操作,读取最新的商品信息,并将其更新到缓存中。

这样就可以保证缓存中的数据是最新的,避免了因为缓存中的数据过期而导致的数据不一致问题。同时,使用消息队列可以提高更新的可靠性和性能,避免因为缓存更新失败而导致的数据库和缓存数据不一致问题。


为什么异步更新可以解决

  • 异步更新缓存:当商品信息发生变化时,先更新数据库中的数据,然后将缓存更新请求发送到消息队列中,由消息队列异步地处理缓存更新操作。这样,即使缓存更新失败,也不会影响数据库中的数据,仅仅是缓存中的数据不是最新的而已。

  • 消息队列的可靠性:消息队列通常具有高可靠性和高可用性,可以保证消息的可靠传输和处理。即使在消息队列出现故障的情况下,也可以通过消息队列的备份、重试等机制来保证消息的可靠性。因此,即使缓存更新失败,也可以通过重试等机制来保证缓存最终被更新。


如果通过异步更新,更新缓存还是失败了怎么办

  • 重试更新缓存:当缓存更新失败时,可以尝试重新更新缓存。可以设置重试次数和重试间隔时间,避免因为频繁重试而影响性能。

  • 回滚数据库更新:当缓存更新失败时,可以回滚数据库中的更新操作,保证数据库和缓存中的数据一致。但是,回滚操作可能会影响数据库中的其他操作,需要考虑到这个问题。

  • 延迟更新缓存:当缓存更新失败时,可以将缓存更新请求放入一个延迟队列中,一段时间后再次尝试更新缓存。这样可以避免频繁重试而影响性能,同时保证缓存最终被更新。

  • 使用读写分离:将读请求和写请求分别处理,读请求从缓存中读取数据,写请求先更新数据库,再更新缓存。这样可以避免因为缓存更新失败而导致的数据不一致问题。

2.3、将数据库更新和缓存更新放在同一个事务中

可以保证在事务执行成功时,数据库和缓存中的数据都被更新;在事务执行失败时,数据库和缓存中的数据都不会被更新,保证了数据的一致性。

  • 要将MySQL和Redis放入同一个事务中,需要使用分布式事务处理框架,如XA或TCC。这些框架可以确保在整个事务过程中,MySQL和Redis的操作都能够得到正确的协调和同步。

  • XA:XA是一种分布式事务处理标准,它可以确保在多个数据库之间进行事务处理时,所有的操作都能够得到正确的协调和同步。在MySQL和Redis中都有XA实现,可以通过XA接口实现分布式事务。

  • TCC:TCC是一种补偿性事务处理框架,它通过预留资源、确认资源和释放资源三个步骤来实现分布式事务。在MySQL和Redis中都有TCC实现,可以通过TCC接口实现分布式事务。

  • 需要注意的是,使用分布式事务框架会增加系统的复杂性和开销,需要仔细考虑是否真正需要在MySQL和Redis之间实现分布式事务如果可以接受稍微降低一些数据一致性的风险,可以使用其他技术来实现MySQL和Redis之间的数据同步,如消息队列、定时任务等。

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THE END
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